Descripción
CANULA PARA TRAQUEOSTOMIA. -DE ELASTOMETRO DE SILICON, -CALIBRE (FR) 30, DIAMETRO INTERNO 7.0 MM., DIAMETRO EX--TERNO 10.0 MM.
Clave de producto IMSS
060.168.8237.13
Cada círculo representa una de las 14 compras de CÁNULAS realizadas por el IMSS entre los años 2017 y 2018.
| INSTITUCIÓN | ESTADO | CANTIDAD | MONTO TOTAL | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | ÚLTIMA COMPRA |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| H. General, "Dr. Gaudencio González Garza" Centro Médico Nacional La Raza Umae Hospital General C.m.n. La Raza | Ciudad de México | 4 | 62,877.6 MXN | 25,310.3 MXN | 71.4 % | 51.2 | 16 de noviembre de 2018 |
| H. de Especialidades No. 2, "Luis Donaldo Colosio Murrieta", Centro Médico Nacional del Noroeste, Cd. Obregón Sonora Umae Especialidades Sonora | Sonora | 3 | 14,453.6 MXN | 7,533.3 MXN | 108.9 % | 15.2 | 1 de noviembre de 2018 |
| Delegación Nuevo León Almacen Delegacional En Nuevo Leon | Nuevo León | 2 | 49,662.3 MXN | 40,270.5 MXN | 428.8 % | 81.5 | 21 de mayo de 2018 |
| Delegación Baja California Almacen Delegacional En Baja California Norte | Baja California | 1 | 3,674.5 MXN | 2,191.6 MXN | 147.8 % | 4.43 | 5 de diciembre de 2018 |
| Delegación Colima Almacen Delegacional En Colima | Colima | 1 | 6,902 MXN | 3,441.9 MXN | 99.5 % | 6.96 | 18 de abril de 2018 |
| Delegación San Luis Potosí Almacen Delegacional En San Luis Potosi | San Luis Potosi | 1 | 16,158.8 MXN | 12,698.7 MXN | 367 % | 25.7 | 6 de noviembre de 2018 |
| H. de Traumatología y Ortopedia, Núm. 21, Monterrey, N.L. Umae Traumatologia Y Ortopedia Nuevo Leon | Nuevo León | 1 | 3,944 MXN | 1,966.8 MXN | 99.5 % | 3.98 | 8 de junio de 2018 |
| Oficinas Centrales Ofnas Centrales -reforma- Coordinacion De Abastecimiento | 1 | 352,648.8 MXN | - MXN | - | - | 12 de diciembre de 2017 |
| PROVEEDOR | COMPRAS | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | PERIODO DE TIEMPO |
|---|---|---|---|---|---|
| GL MEDICA S.A. DE C.V. | 6 | 25,824.3 MXN | 83.8 % | 52.2 | 2018 - 2018 |
| AVISA MEDICAL, S.A. DE C.V. | 2 | 5,408.6 MXN | 99.5 % | 10.9 | 2018 - 2018 |
| ORVI DISTRIBUCIONES SA DE CV | 2 | 40,270.5 MXN | 428.8 % | 81.5 | 2018 - 2018 |
| CARDIOPACE, S.A. DE C.V. | 1 | 2,191.6 MXN | 147.8 % | 4.43 | 2018 - 2018 |
| KENDALL DE MEXICO, S.A. DE C.V. | 1 | - MXN | - | - | 2017 - 2017 |
| MEDICA ZARPA, S.A. DE C.V. | 1 | 7,019.4 MXN | 109.2 % | 14.2 | 2018 - 2018 |
| MONTECOORSO COMERCIAL. S.A. DE C.V. | 1 | 12,698.7 MXN | 367 % | 25.7 | 2018 - 2018 |
Con datos de Cero Desabasto, que es un colectivo impulsado por Nosotrxs que reúne a pacientes, familiares de pacientes, médicos, organizaciones, académicos y autoridades para lograr el acceso efectivo a medicamentos e insumos médicos con el fin de garantizar el derecho a la salud.
| FECHA | ESTADO | INSTITUCIÓN | NOMBRE DEL HOSPITAL |
|---|
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Fecha de actualización en QQW
12 de marzo de 2022
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Selecciona la celda y ve al menú Datos > Texto a columnas...
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Selecciona la celda y ve al menú Data > Text to columns...
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library(rjson)
#Read JSON data into R
data <- fromJSON(file="https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=060.168.8237.13")
Agrega en tu código:
#Read CSV data into R
datos<-read.csv("https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=060.168.8237.13&format=csv")
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import csv, urllib2
#Read data into python
response = urllib2.urlopen('https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=060.168.8237.13&format=csv')
data = csv.reader(response)
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import pandas as pd
#Read data into pandas
df = pd.read_csv ('https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=060.168.8237.13&format=csv')
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import json, urllib
#Read JSON data into python
response = urllib2.urlopen('https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=060.168.8237.13')
data = json.loads(response.read())
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import pandas as pd
#Read JSON data into pandas
df = pd.read_json('https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=060.168.8237.13')