Descripción
MB - 1 (AC PRIMARIO) RTC.
Clave de producto IMSS
080.070.0049.10
Cada círculo representa una de las 28 compras de SUSTANCIAS BIOLÓGICAS realizadas por el IMSS entre los años 2008 y 2018.
| INSTITUCIÓN | ESTADO | CANTIDAD | MONTO TOTAL | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | ÚLTIMA COMPRA |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| H. de Especialidades No. 1 Centro Médico Nacional del Bajio, León, Gto. Umae Especialidades Guanajuato | Guanajuato | 12 | 193,497.4 MXN | 24,519 MXN | 15.1 % | 3.68 | 26 de septiembre de 2018 |
| H. de Especialidades, "Gral. Div. Manuel Avila Camacho", Centro Médico Nacional, Puebla Umae Especialidades Puebla | Puebla | 9 | 122,479.4 MXN | 15,159.5 MXN | 19.8 % | 3.72 | 29 de enero de 2018 |
| Delegación Chiapas Almacen Subdelegacional En Tapachula, Chiapas | Chiapas | 5 | 77,697 MXN | 4,180.1 MXN | 5.76 % | 1.48 | 26 de enero de 2009 |
| H. de Especialidades No. 14 "Adolfo Ruíz Cortines", Veracruz. Umae Especialidades Veracruz (nte.) | Veracruz | 2 | 72,890.3 MXN | 31,563.6 MXN | 73.5 % | 2.94 | 3 de marzo de 2017 |
| PROVEEDOR | COMPRAS | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | PERIODO DE TIEMPO |
|---|---|---|---|---|---|
| GRUPO JIM PERTH, S.A. DE C.V. | 9 | 20,585.9 MXN | 16.5 % | 2.85 | 2017 - 2018 |
| DIAGNOCELL LABORATORIOS, S.A. DE C.V. | 4 | 35,356.8 MXN | 44.9 % | 3.76 | 2010 - 2017 |
| CORPORACION MEDIGROUP S. DE R.L. DE C.V. | 3 | 902.2 MXN | 5.33 % | 0.16 | 2012 - 2016 |
| CUBILLAS PUNARO MARCO ANTONIO | 3 | 7,385.4 MXN | 16 % | 1.28 | 2013 - 2015 |
| ZU?IGA PALACIOS JESUS ROBERTO | 3 | 1,750.9 MXN | 3.87 % | 0.619 | 2009 - 2009 |
| DISTRIBUIDORA MEDICA GRIJALVA SA DE CV | 2 | 2,429.3 MXN | 8.59 % | 0.859 | 2009 - 2009 |
| RAMIREZ ROMERO JESUS ARMANDO | 2 | 6,930.6 MXN | 56.6 % | 2.26 | 2008 - 2011 |
| BIOCARE MEDICAL REPRESENTANTE, S.A. DE C.V. | 1 | - MXN | - | - | 2016 - 2016 |
| SILVERA CIENCIA E INGENIERIA, S.A. DE C.V. | 1 | 81.1 MXN | 0.621 % | 0.0124 | 2018 - 2018 |
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=080.070.0049.10&format=csv")
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=WEBSERVICE("https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=080.070.0049.10&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=080.070.0049.10")
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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=080.070.0049.10&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=080.070.0049.10&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=080.070.0049.10&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=080.070.0049.10')
data = json.loads(response.read())
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df = pd.read_json('https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=080.070.0049.10')