Descripción
JERINGAS PARA VEJIGA URINARIA. EVACUADORA. TIPO: TOOMEY. CAPACIDAD. 50 ML.
Clave de producto IMSS
060.550.1261.11
Cada círculo representa una de las 13 compras de JERINGAS 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 Pediatría, "Lic. Ignacio García Tellez" Centro Médico Nacional de Occidente, Jalisco. Umae Pediatria Jalisco | Jalisco | 4 | 7,300.8 MXN | 1,007 MXN | 33 % | 7.04 | 11 de abril de 2018 |
| Oficinas Centrales Ofnas Centrales -reforma- Coordinacion De Abastecimiento | 3 | 189,566.2 MXN | 26,147.1 MXN | 16.2 % | 5.76 | 19 de diciembre de 2011 | |
| Delegación Hidalgo Almacen Delegacional En Hidalgo | Hidalgo | 2 | 20,343.1 MXN | 2,743.4 MXN | 15.5 % | 0.62 | 18 de febrero de 2016 |
| Delegación Colima Almacen Delegacional En Colima | Colima | 1 | 26,581.5 MXN | 3,666.4 MXN | 16 % | 0.96 | 5 de febrero de 2010 |
| Delegación Jalisco Almacen Delegacional En Jalisco | Jalisco | 1 | 325,146.3 MXN | 42,410.4 MXN | 15 % | 11.7 | 1 de enero de 2009 |
| Delegación Zacatecas Almacen Delegacional En Zacatecas | Zacatecas | 1 | 106,326 MXN | 14,665.7 MXN | 16 % | 3.84 | 9 de febrero de 2010 |
| H. de Especialidades, "Lic. Ignacio García Tellez" Centro Médico Nacional de Occidente, Jalisco Umae Especialidades Jalisco | Jalisco | 1 | 4,430.3 MXN | 611.1 MXN | 16 % | 0.16 | 13 de septiembre de 2010 |
| PROVEEDOR | COMPRAS | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | PERIODO DE TIEMPO |
|---|---|---|---|---|---|
| ARTIMEDICA, S.A. DE C.V. | 5 | 62,441 MXN | 15.6 % | 17 | 2009 - 2010 |
| INOMEDICA, S.A. DE C.V. | 3 | 919 MXN | 38.6 % | 6.88 | 2015 - 2017 |
| ALDACO MEDICAL INSTRUMENTS, S.A. DE C.V. | 1 | 7,879.5 MXN | 15.8 % | 1.74 | 2011 - 2011 |
| DISTRIBUIDORA DE EQ. MEDICO ESPECIALIZADO, SA CV | 1 | 5,393.7 MXN | 17 % | 1.19 | 2011 - 2011 |
| DISTRIBUIDORA SEVI, S.A. DE C.V. | 1 | 12,873.9 MXN | 15.8 % | 2.84 | 2011 - 2011 |
| GOMEN HEALTH CARE, S.A. DE C.V. | 1 | 88 MXN | 16 % | 0.16 | 2018 - 2018 |
| QUIMICA INDUSTRIAL Y DE SALUD, SA DE CV | 1 | 1,656 MXN | 16 % | 0.32 | 2016 - 2016 |
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=060.550.1261.11&format=csv")
=SERVICIOWEB("https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=060.550.1261.11&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=060.550.1261.11&format=csv")
Selecciona la celda y ve al menú Data > Text to columns...
Agrega en tu código:
library(rjson)
#Read JSON data into R
data <- fromJSON(file="https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=060.550.1261.11")
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#Read CSV data into R
datos<-read.csv("https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=060.550.1261.11&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=060.550.1261.11&format=csv')
data = csv.reader(response)
Agrega en tu código:
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=060.550.1261.11&format=csv')
Agrega en tu código:
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=060.550.1261.11')
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=060.550.1261.11')