Descripción
TUBO SISTEMA PARA TOMA Y RECOLECCION DE SANGRE, DE PLASTICO PET AL VACIO (13 X 100 MM) DESECHABLE PARA ADULTO CON EDTA K2 (9 MG) APLICADO POR ASPERSION EN LA PARED DEL TUBO Y GEL SEPARADOR, TAPON BLANCO CON SILICON COMO LUBRICANTE,
Clave de producto IMSS
080.909.6597.01
Cada círculo representa una de las 12 compras de TUBOS realizadas por el IMSS entre los años 2011 y 2015.
| INSTITUCIÓN | ESTADO | CANTIDAD | MONTO TOTAL | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | ÚLTIMA COMPRA |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| H. de Especialidades No. 14 "Adolfo Ruíz Cortines", Veracruz. Umae Especialidades Veracruz (nte.) | Veracruz | 3 | 91,724 MXN | 16,367.3 MXN | 24.5 % | 55.4 | 17 de abril de 2013 |
| Delegación Colima Almacen Delegacional En Colima | Colima | 2 | 2,306.5 MXN | 917.4 MXN | 50 % | 2.52 | 30 de septiembre de 2015 |
| Delegación Quintana Roo Almacen Delegacional En Quintana Roo | Quintana Roo | 2 | 18,655.4 MXN | 2,713.8 MXN | 14.3 % | 10.3 | 4 de marzo de 2013 |
| Delegación Baja California Sur Almacen Delegacional En Baja California Sur | Baja California Sur | 1 | 5,128.2 MXN | 1,741.2 MXN | 51.4 % | 5.14 | 18 de abril de 2011 |
| Delegación Michoacán Almacen Delegacional En Michoacan | Michoacán | 1 | 37,642 MXN | 4,611.1 MXN | 14 % | 12.3 | 1 de abril de 2015 |
| Delegación Sonora Almacen Delegacional En Sonora | Sonora | 1 | 5,435.8 MXN | - MXN | - | - | 21 de agosto de 2013 |
| Delegación Sur del DF Almacen Delegacional En El D.f. Zona Sur | Ciudad de México | 1 | 6,726.1 MXN | 1,466.6 MXN | 27.9 % | 5.58 | 18 de junio de 2013 |
| Oficinas Centrales Ofnas Centrales -reforma- Coordinacion De Abastecimiento | 1 | 66,305.2 MXN | 9,145.6 MXN | 16 % | 37.9 | 19 de diciembre de 2011 |
| PROVEEDOR | COMPRAS | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | PERIODO DE TIEMPO |
|---|---|---|---|---|---|
| BECTON DICKINSON DE MEXICO, S.A. DE C.V. | 3 | 24,559.8 MXN | 19.7 % | 89.7 | 2011 - 2013 |
| CONSORCIO HOSPITALARIO S. A. DE C. V. | 2 | 5,465.1 MXN | 44.9 % | 14.6 | 2015 - 2015 |
| ABASTECEDOR HOSPITALARIO DEL SURESTE, S.A. DE C.V. | 1 | 2,713.8 MXN | 28.7 % | 10.3 | 2013 - 2013 |
| COMERCIALIZADORA CRIS-LAB, S.A. DE C.V. | 1 | 1,741.2 MXN | 51.4 % | 5.14 | 2011 - 2011 |
| CONTROL TECNICO Y REPRESENTACIONES, S. A. DE C. V. | 1 | 953 MXN | 30.2 % | 3.62 | 2013 - 2013 |
| CORPORACION ARMO, S.A. DE C.V. | 1 | 1,466.6 MXN | 27.9 % | 5.58 | 2013 - 2013 |
| DIAGNOSTICA NUEVA ACCION, S. A. DE C. V. | 1 | - MXN | - | - | 2013 - 2013 |
| HOSPITALES Y LABORATORIOS DEL SURESTE, SA DE CV | 1 | - MXN | - | - | 2011 - 2011 |
| S.G. DIAGNOSTICA, S.A. DE C.V. | 1 | 63.4 MXN | 24.1 % | 0.241 | 2013 - 2013 |
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=080.909.6597.01&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=080.909.6597.01")
Agrega en tu código:
#Read CSV data into R
datos<-read.csv("https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=080.909.6597.01&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=080.909.6597.01&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=080.909.6597.01&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=080.909.6597.01')
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=080.909.6597.01')