Descripción
SUTURAS DE POLIESTER BLANCO TRENZADO, DOBLE ARMADO CON AGUJA ESPATULADA DE 1/4 DE CIRCULO, LONGITUD DE LA AGUJA DE 8 A 13 MM, LONGITUD DE LA HEBRA 45 CM. CALIBRE 5-0.
Clave de producto IMSS
060.842.0220.03
Cada círculo representa una de las 50 compras de SUTURAS realizadas por el IMSS entre los años 2009 y 2018.
| INSTITUCIÓN | ESTADO | CANTIDAD | MONTO TOTAL | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | ÚLTIMA COMPRA |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Delegación Baja California | Baja California | 14 | 87,801.5 MXN | 70,913.9 MXN | 586.5 % | 95.2 | 9 de septiembre de 2016 |
| H. de Especialidades Cardiológicas No. 34, Centro Médico Nacional del Noreste. Umae Cardiologia En Nuevo Leon | Nuevo León | 12 | 1.4 millones MXN | 73,702.4 MXN | 7.79 % | 192.3 | 28 de diciembre de 2018 |
| H. de Especialidades No. 2, "Luis Donaldo Colosio Murrieta", Centro Médico Nacional del Noroeste, Cd. Obregón Sonora Umae Especialidades Sonora | Sonora | 8 | 64,912.1 MXN | 31,137.1 MXN | 231 % | 44.7 | 22 de enero de 2018 |
| H. de Especialidades Núm 25, Monterrey, N.L. Umae Especialidades Nuevo Leon | Nuevo León | 7 | 239,482 MXN | 220,809.8 MXN | 1,073.6 % | 243.1 | 3 de julio de 2018 |
| Delegación Baja California Almacen Delegacional En Baja California Norte | Baja California | 5 | 268,821 MXN | 147,359.4 MXN | 108.7 % | 134.6 | 9 de febrero de 2018 |
| Delegación San Luis Potosí Almacen Delegacional En San Luis Potosi | San Luis Potosi | 2 | 14,730.9 MXN | 8,720.1 MXN | 166.3 % | 4.98 | 8 de diciembre de 2010 |
| Delegación Sinaloa | Sinaloa | 1 | 8,469.2 MXN | 5,471.1 MXN | 182.5 % | 2.12 | 17 de agosto de 2010 |
| H. de Especialidades, "Dr. Bernardo Sepulveda Gutiérrez" Centro Médico Nacional Siglo XXI Umae Especialidades C.m.n. Siglo Xxi | Ciudad de México | 1 | 4,060 MXN | 1,496.6 MXN | 58.4 % | 2.92 | 10 de diciembre de 2014 |
| PROVEEDOR | COMPRAS | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | PERIODO DE TIEMPO |
|---|---|---|---|---|---|
| DURFA, S. A. DE C. V. | 14 | 245,949.2 MXN | 440.6 % | 317.5 | 2013 - 2018 |
| FORMAS FARMACEUTICAS S.A. DE C.V. | 10 | 42,610.8 MXN | 431.4 % | 50 | 2015 - 2016 |
| B. BRAUN AESCULAP DE MEXICO, S.A. DE C.V. | 4 | 23,039 MXN | 15.5 % | 90.4 | 2011 - 2012 |
| CEJA BARRAGAN NOHEMI SOLEDAD | 3 | 63,655.5 MXN | 55.3 % | 24.6 | 2010 - 2010 |
| INTERNACIONAL FARMACEUTICA, S.A. DE C.V. | 3 | 5,436.8 MXN | 29.5 % | 16.7 | 2009 - 2014 |
| BIOMA FARMACEUTICA, S.A. DE C.V. | 2 | 10,821.2 MXN | 438.7 % | 13.6 | 2017 - 2018 |
| BIOS EQUIPAMIENTO TECNICO, SA DE CV | 2 | 6,469.2 MXN | 181 % | 7.24 | 2017 - 2017 |
| COMERCIAL HOSPITALARIA S.A DE C.V. | 2 | 9,236.9 MXN | 249.4 % | 9.97 | 2016 - 2016 |
| EQUIPOS MEDICOS DE BAJA CALIFORNIA, S.A. DE C.V. | 2 | 22,350.3 MXN | 1,538.3 % | 35.7 | 2015 - 2015 |
| BENITEZ EZQUEDA MARTHA | 1 | 5,471.1 MXN | 182.5 % | 2.12 | 2010 - 2010 |
| CAGESA ABASTECEDORA DE HOSPITALES, S.A. DE C.V. | 1 | 8,206.2 MXN | 317.5 % | 3.18 | 2010 - 2010 |
| MEDICAMENTOS INSTITUCIONALES MEXICANOS, SA DE CV | 1 | - MXN | - | - | 2010 - 2010 |
| NETO S.A DE C.V. | 1 | 25,524 MXN | 1,378.2 % | 27.6 | 2016 - 2016 |
| PIHCSA PARA HOSPITALES, S. A. DE C. V. | 1 | 4,379.1 MXN | 27.2 % | 4.9 | 2017 - 2017 |
| PRODUCTOS MEDICOS E HIGIENICOS S.A. DE C.V. | 1 | 1,183.5 MXN | 94.5 % | 1.89 | 2015 - 2015 |
| SALMED DISTRIBUIDORA, S.A. DE C.V. | 1 | 5,952.8 MXN | 819.4 % | 9.51 | 2015 - 2015 |
| SERVICIOS MEDICOS Y TECNICOS, S.A. DE C.V. | 1 | 79,324.7 MXN | 350.4 % | 105.1 | 2018 - 2018 |
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| 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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data <- fromJSON(file="https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=060.842.0220.03")
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datos<-read.csv("https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=060.842.0220.03&format=csv")
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response = urllib2.urlopen('https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=060.842.0220.03&format=csv')
data = csv.reader(response)
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import pandas as pd
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df = pd.read_csv ('https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=060.842.0220.03&format=csv')
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#Read JSON data into python
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df = pd.read_json('https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=060.842.0220.03')