Descripción
INJERTOS AORTICO VALVULADO BIVALVO, TUBULAR, POROSIDAD CERO. CALIBRE. 25.
Clave de producto IMSS
060.506.2421.02
Cada círculo representa una de las 36 compras de INJERTOS realizadas por el IMSS entre los años 2009 y 2018.
| INSTITUCIÓN | ESTADO | CANTIDAD | MONTO TOTAL | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | ÚLTIMA COMPRA |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| H. de Especialidades, "Lic. Ignacio García Tellez" Centro Médico Nacional de Occidente, Jalisco Umae Especialidades Jalisco | Jalisco | 20 | 3 millones MXN | 428,477.3 MXN | 16 % | 8.96 | 3 de agosto de 2018 |
| H. de Especialidades Cardiológicas No. 34, Centro Médico Nacional del Noreste. Umae Cardiologia En Nuevo Leon | Nuevo León | 12 | 1.8 millones MXN | 249,586.3 MXN | 16.2 % | 5.71 | 1 de enero de 2018 |
| H. de Cardiología, Centro Médico Nacional Siglo XXI Umae Cardiologia C.m.n. Siglo Xxi | Ciudad de México | 3 | 117,719.8 MXN | 1,781 MXN | 1.54 % | 0.0463 | 11 de noviembre de 2010 |
| H. de Especialidades No. 2, "Luis Donaldo Colosio Murrieta", Centro Médico Nacional del Noroeste, Cd. Obregón Sonora Umae Especialidades Sonora | Sonora | 1 | 60,490 MXN | 16,887.7 MXN | 38.7 % | 0.387 | 9 de septiembre de 2009 |
| PROVEEDOR | COMPRAS | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | PERIODO DE TIEMPO |
|---|---|---|---|---|---|
| SJ MEDICAL MEXICO, S. DE R.L. DE C.V. | 27 | 546,785 MXN | 15.1 % | 11.8 | 2009 - 2017 |
| INTERNATIONAL MEDICAL SERVICE, S. A. DE C. V. | 3 | 59,644.5 MXN | 18.8 % | 1.37 | 2009 - 2009 |
| BIOMEDICAL GLOBE, S.A. DE C.V. | 2 | 33,255 MXN | 12.2 % | 0.731 | 2016 - 2016 |
| GAMA COMERCIAL, S. DE R. L. DE C. V. | 1 | 26,880 MXN | 17.8 % | 0.535 | 2018 - 2018 |
| MR MULTISERVICIOS MEDICOS SA DE CV | 1 | - MXN | - | - | 2017 - 2017 |
| SELECCIONES MEDICAS, S. A. DE C. V. | 1 | 16,887.7 MXN | 38.7 % | 0.387 | 2009 - 2009 |
| VISORA MEDICA SA DE CV | 1 | 13,280 MXN | 13.2 % | 0.265 | 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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=IMPORTDATA("https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=060.506.2421.02&format=csv")
=SERVICIOWEB("https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=060.506.2421.02&format=csv")
Selecciona la celda y ve al menú Datos > Texto a columnas...
=WEBSERVICE("https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=060.506.2421.02&format=csv")
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=060.506.2421.02")
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=060.506.2421.02&format=csv")
Agrega en tu código:
import csv, urllib2
#Read data into python
response = urllib2.urlopen('https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=060.506.2421.02&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=060.506.2421.02&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=060.506.2421.02')
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=060.506.2421.02')