Descripción
JERINGAS DE PLASTICO PARA INSUFLAR EL GLOBO DEL CATETERDE DILATACION DE ARTERIS CORONARIAS PARA MANTENER Y MEDIR LA PRESION, CON CAPACIDAD DE 20 CC.
Clave de producto IMSS
060.551.2201.11
Cada círculo representa una de las 133 compras de JERINGAS realizadas por el IMSS entre los años 2009 y 2019.
| PROVEEDOR | COMPRAS | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | PERIODO DE TIEMPO |
|---|---|---|---|---|---|
| BOSTON SCIENTIFIC DE MEXICO, S. A. DE C. V. | 52 | 2.6 millones MXN | 34 % | 4,858 | 2009 - 2019 |
| LEVBETH MEDICAL, S.A. DE C.V. | 23 | 59,066.2 MXN | 386.6 % | 101.7 | 2013 - 2018 |
| CARDISTENT SA DE CV | 22 | 22,320.2 MXN | 184 % | 40.5 | 2016 - 2017 |
| CARDIO-NEF, S.A. DE C.V. | 10 | 283,805.2 MXN | 40.4 % | 676.4 | 2010 - 2018 |
| INSTRUMENTACION BIOMEDICA Y SIST. QUIR., SA CV | 4 | 71,645.4 MXN | 308.1 % | 177.8 | 2009 - 2010 |
| MEDICAMEX, S. A. DE C. V. | 3 | 39,753.8 MXN | 22.2 % | 86.6 | 2011 - 2018 |
| PROMEDICA GARCIA, S. A. DE C. V. | 3 | 116,070.4 MXN | 142.6 % | 218.6 | 2014 - 2018 |
| BIOSTER, S.A. DE C.V. | 2 | 100,998.4 MXN | 188 % | 235.1 | 2009 - 2009 |
| CARDIOPACE, S.A. DE C.V. | 2 | 518,375.4 MXN | 114 % | 830.2 | 2010 - 2013 |
| ESCAMILLA ZENTENO AURORA | 2 | 25,514.7 MXN | 37.7 % | 60.9 | 2010 - 2011 |
| MEDSTENT, S.A. DE C.V. | 2 | 19,743.4 MXN | 66 % | 35.5 | 2016 - 2017 |
| VISORA MEDICA SA DE CV | 2 | - MXN | - | - | 2017 - 2017 |
| ARTIMEDICA, S.A. DE C.V. | 1 | 14,394.2 MXN | 95.7 % | 33.5 | 2009 - 2009 |
| DISENO Y DESARROLLO MEDICO, S.A. DE C.V. | 1 | 7,747.1 MXN | 53.3 % | 12.8 | 2018 - 2018 |
| NETO S.A DE C.V. | 1 | 36,047.5 MXN | 6,548.5 % | 65.5 | 2016 - 2016 |
| PROVEEDORA RM, S. A. DE C. V. | 1 | 3,866.2 MXN | 73 % | 8.76 | 2014 - 2014 |
| SELECCIONES MEDICAS DEL CENTRO. S. A. DE C. V. | 1 | 32,982 MXN | 99.7 % | 74.8 | 2014 - 2014 |
| VELASCO GARCIA MARIA DE JESUS | 1 | 19,745.3 MXN | 547.3 % | 54.7 | 2010 - 2010 |
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=060.551.2201.11&format=csv")
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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=060.551.2201.11")
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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=060.551.2201.11&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=060.551.2201.11&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=060.551.2201.11&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=060.551.2201.11')
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=060.551.2201.11')