Descripción
METOXI-ISOBUTIL-ISONITRILO -(MIBI) SUSTANCIA QUIMICA QUESE UTILIZA PARA LA PREPARACION DE RADIOFARMACOS RTC.
Clave de producto IMSS
080.827.0987.02
Cada círculo representa una de las 9 compras de PRECURSORES DE RADIOFÁRMACOS realizadas por el IMSS entre los años 2009 y 2018.
| INSTITUCIÓN | ESTADO | CANTIDAD | MONTO TOTAL | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | ÚLTIMA COMPRA |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| H. de Oncología, Centro Médico Nacional Siglo XXI Umae Oncologia C.m.n. Siglo Xxi | Ciudad de México | 4 | 939,242.7 MXN | 129,550.7 MXN | 18.4 % | 6.56 | 16 de febrero de 2018 |
| Delegación Norte del DF Almacen Delegacional En El D.f. Zona Norte | Ciudad de México | 2 | 327,120 MXN | 48,065.5 MXN | 17.1 % | 2.05 | 1 de enero de 2011 |
| H. de Especialidades, "Dr. Antonio Fraga Mouret" Centro Médico Nacional La Raza Umae Especialidades C.m.n. La Raza | Ciudad de México | 2 | 3.7 millones MXN | 489,210.5 MXN | 15.4 % | 18.5 | 25 de enero de 2010 |
| H. de Especialidades, "Lic. Ignacio García Tellez" Centro Médico Nacional de Occidente, Jalisco Umae Especialidades Jalisco | Jalisco | 1 | 492,536 MXN | 67,936 MXN | 16 % | 8 | 9 de junio de 2014 |
| PROVEEDOR | COMPRAS | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | PERIODO DE TIEMPO |
|---|---|---|---|---|---|
| ACCESOFARM, S.A. DE C.V. | 3 | 112,651.9 MXN | 21.5 % | 5.46 | 2015 - 2018 |
| ACCESORIOS PARA LABORATORIOS, S.A. DE C.V. | 3 | 518,076 MXN | 16.3 % | 19.6 | 2009 - 2010 |
| INSTITUTO NACIONAL DE INVESTIGACIONES NUCLEARES | 1 | 67,936 MXN | 16 % | 8 | 2014 - 2014 |
| MALLINCKRODT MEDICAL, S.A. DE C.V. | 1 | 19,200 MXN | 16 % | 0.96 | 2011 - 2011 |
| MEDIDORES INDUSTRIALES Y MEDICOS, SA DE CV | 1 | 16,898.8 MXN | 9.14 % | 1.1 | 2015 - 2015 |
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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Si eres víctima de extorsión, toma fotos de pantalla de los mensajes recibidos y dirígete al ministerio público para solicitar protección, o bien, llama al número 088 para recibir orientación para presentar la denuncia correspondiente. Recomendaciones para denunciar extorsión telefónica. Si los extorsionadores han mencionado explícitamente a QuienEsQuien.wiki en sus mensajes, por favor envíanos una copia de los mensajes.
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=IMPORTDATA("https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=080.827.0987.02&format=csv")
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Selecciona la celda y ve al menú Datos > Texto a columnas...
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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=080.827.0987.02")
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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=080.827.0987.02&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=080.827.0987.02&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=080.827.0987.02&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=080.827.0987.02')
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=080.827.0987.02')