Descripción
JERINGA DE PLASTICO DE 50 A-150 ML PARA ANGIOGRAFIA Y ARTERIOGRAFIA, CON PIVOTE DEROSCA, METALICO O DE PLASTI-CO Y TUBO DE EXTENSION DE ALTA PRESION DE 75 CM DE PLAS-TICO SIN AGUJA, CON CIERREHERMETICO LUER LOCK, ESTERIL
Clave de producto IMSS
060.551.2193.01
Cada círculo representa una de las 17 compras de JERINGAS realizadas por el IMSS entre los años 2010 y 2015.
| INSTITUCIÓN | ESTADO | CANTIDAD | MONTO TOTAL | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | ÚLTIMA COMPRA |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Delegación Chihuahua Almacen Delegacional En Chihuahua | Chihuahua | 10 | 124,392.4 MXN | 24,438.3 MXN | 25.3 % | 68.5 | 12 de diciembre de 2011 |
| Oficinas Centrales Ofnas Centrales -reforma- Coordinacion De Abastecimiento | 2 | 107,507.8 MXN | 9,057.6 MXN | 5.17 % | 29.8 | 19 de diciembre de 2011 | |
| Delegación Jalisco Almacen Delegacional En Jalisco | Jalisco | 1 | 951.2 MXN | - MXN | - | - | 8 de marzo de 2010 |
| Delegación Sonora Almacen Delegacional En Sonora | Sonora | 1 | 22,620 MXN | 7,402.1 MXN | 48.6 % | 24.3 | 17 de agosto de 2012 |
| H. de Especialidades No. 1 Centro Médico Nacional del Bajio, León, Gto. Umae Especialidades Guanajuato | Guanajuato | 1 | 3,916.2 MXN | - MXN | - | - | 20 de diciembre de 2011 |
| H. de Especialidades Núm 25, Monterrey, N.L. Umae Especialidades Nuevo Leon | Nuevo León | 1 | 22,968 MXN | 3,168 MXN | 16 % | 9.6 | 28 de octubre de 2014 |
| H. de Especialidades Núm 71, Torreón, Coahuila Umae Especialidades Coahuila | Coahuila | 1 | 44,999.9 MXN | 6,206.9 MXN | 16 % | 16 | 19 de marzo de 2015 |
| PROVEEDOR | COMPRAS | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | PERIODO DE TIEMPO |
|---|---|---|---|---|---|
| MIRANDA DUE?AS MANUEL ANGEL | 7 | 17,556 MXN | 23.8 % | 50.2 | 2010 - 2011 |
| JUAMA, S.A. DE C.V. | 3 | 9,057.6 MXN | 3.44 % | 29.8 | 2010 - 2011 |
| OCHOA OCHOA JUAN EDUARDO | 2 | 1,280.4 MXN | 30.9 % | 3.4 | 2011 - 2011 |
| AVANT MEDICAL, S.A. DE C.V. | 1 | 5,601.8 MXN | 24.8 % | 14.9 | 2011 - 2011 |
| DURFA, S. A. DE C. V. | 1 | 3,168 MXN | 16 % | 9.6 | 2014 - 2014 |
| EL CIRUJANO, S.A DE C.V | 1 | 6,206.9 MXN | 16 % | 16 | 2015 - 2015 |
| INSTRUMENTACION BIOMEDICA Y SIST. QUIR., SA CV | 1 | - MXN | - | - | 2011 - 2011 |
| INSTRUMENTOS Y ACCESORIOS AUTOMATIZADOS, S.A. DE C | 1 | 7,402.1 MXN | 48.6 % | 24.3 | 2012 - 2012 |
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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Todos tus datos están protegidos y se manejarán de manera anónima.
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=060.551.2193.01&format=csv")
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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=060.551.2193.01&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=060.551.2193.01")
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=060.551.2193.01&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=060.551.2193.01&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=060.551.2193.01&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=060.551.2193.01')
data = json.loads(response.read())
Agrega en tu código:
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=060.551.2193.01')