Descripción
TUBOS ENDOBRONQUIAL PARA INTUBACION DE BRONQUIO IZQUIERDO, DE PLASTICO GRADO MEDICO, CON DISEYO DEL GLOBO BRONQUIAL EN FORMA DE "BARRIL" QUE PERMITE SU SELLADO, CON MARCAS NUMERICAS PARA DETERMINAR LA PROFUNDIDAD DE LA COLOCACION
Clave de producto IMSS
060.908.0536.05
Cada círculo representa una de las 55 compras de TUBOS realizadas por el IMSS entre los años 2009 y 2018.
| PROVEEDOR | COMPRAS | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | PERIODO DE TIEMPO |
|---|---|---|---|---|---|
| MALLINCKRODT MEDICAL, S.A. DE C.V. | 8 | 26,714.8 MXN | 11.2 % | 42 | 2010 - 2011 |
| ESCAMILLA ZENTENO AURORA | 5 | 4,067.2 MXN | 29.5 % | 5.05 | 2009 - 2014 |
| UCIN MEDICA, S. A. DE C. V. | 5 | 50.3 MXN | 0.165 % | 0.0579 | 2016 - 2018 |
| GRUPO MORAVI, S.A. DE C.V. | 4 | 2,447.6 MXN | 17.6 % | 2.73 | 2013 - 2018 |
| SUMINISTRADOR UTENC. MED. SALUD Y BIENEST., SA CV | 4 | 119.8 MXN | 1.72 % | 0.138 | 2016 - 2018 |
| COMERCIALIZADORA ARVIEN, S.A. DE C.V. | 3 | 78.5 MXN | 1.97 % | 0.0788 | 2015 - 2015 |
| RUIZ ESPARZA ARELLANO GERARDO | 3 | 656.2 MXN | 21.7 % | 0.756 | 2016 - 2016 |
| CARDIOPACE, S.A. DE C.V. | 2 | 23,859.8 MXN | 71.4 % | 17.1 | 2017 - 2018 |
| COMERCIAL HOSPITALARIA S.A DE C.V. | 2 | 1,084.8 MXN | 11.3 % | 1 | 2015 - 2017 |
| DURFA, S. A. DE C. V. | 2 | 5,536.2 MXN | 57.3 % | 3.83 | 2017 - 2017 |
| Proveedor local no identificado (Compra Emergente) | 2 | 468.4 MXN | 23.3 % | 0.54 | 2016 - 2016 |
| SISTEMAS HOSPITALARIOS DALCA S.A DE C.V. | 2 | 2,405.1 MXN | 56.2 % | 3.39 | 2009 - 2011 |
| ADMINISTRACION GLOBAL MU?OZ, S. A. DE C. V. | 1 | 1,074.2 MXN | 5.64 % | 1.35 | 2013 - 2013 |
| AVISA MEDICAL, S.A. DE C.V. | 1 | 106 MXN | 10.6 % | 0.106 | 2015 - 2015 |
| BIOMEDICA DE MEXICO, S.A. DE C.V. | 1 | - MXN | - | - | 2018 - 2018 |
| CAGESA ABASTECEDORA DE HOSPITALES, S.A. DE C.V. | 1 | 3,215.3 MXN | 244.2 % | 4.88 | 2010 - 2010 |
| CODIMEDIC, S. A. DE C. V. | 1 | 2,324.6 MXN | 201.2 % | 2.33 | 2015 - 2015 |
| COMERCIALIZADORA GLOBAL BUSINESS, S.A. DE C.V. | 1 | 11,177.5 MXN | 96.7 % | 7.74 | 2017 - 2017 |
| DISTRIBUIDORA MEDICA LUNA, S.A. DE C.V. | 1 | 249.4 MXN | 41 % | 0.41 | 2011 - 2011 |
| GOPY MEDICAL S.A DE C.V. | 1 | 125.2 MXN | 4.33 % | 0.0867 | 2017 - 2017 |
| KENDALL DE MEXICO, S.A. DE C.V. | 1 | - MXN | - | - | 2014 - 2014 |
| LAREN MEDICAMENTOS Y PRODUCTOS HOSPITALARIOS, S.A. | 1 | 1,041.8 MXN | 37.4 % | 0.748 | 2018 - 2018 |
| MATERIALES MEDICOS Y DENTALES MARCE, S.A. DE C.V. | 1 | 234.2 MXN | 23.3 % | 0.27 | 2016 - 2016 |
| SERVICIOS E INSUMOS INSTITUCIONALES DEL NOROESTE D | 1 | 606 MXN | 60.2 % | 0.698 | 2016 - 2016 |
| SOCIEDAD ESPA?OLA DE BENEFICENCIA | 1 | 1,366.9 MXN | 186.5 % | 1.86 | 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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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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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=060.908.0536.05")
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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=060.908.0536.05&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=060.908.0536.05&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=060.908.0536.05&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=060.908.0536.05')
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=060.908.0536.05')