Descripción
DE ACERO INOXIDABLE AL CARBON CON PUNTA FINA Y PRECISA Y DESECHABLE DEL NO 23 EN EMPAQUE DE ALUMINIO INDIVIDUAL ESTERIL NÚMERO DE CATÁLOGO: BB523
Clasificación
Material médico. Consumibles de equipos medicos y de laboratorio
Clave de producto IMSS
379.440.0436.00
Presentación
CAJA CON 100 PIEZAS.
Cada círculo representa una de las 23 compras de HOJA PARA BISTURI realizadas por el IMSS entre los años 2010 y 2018.
| INSTITUCIÓN | ESTADO | CANTIDAD | MONTO TOTAL | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | ÚLTIMA COMPRA |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Delegación San Luis Potosí Almacen Delegacional En San Luis Potosi | San Luis Potosi | 9 | 44,265.1 MXN | 9,780.7 MXN | 16.2 % | 71.6 | 16 de abril de 2018 |
| Delegación Quintana Roo Almacen Delegacional En Quintana Roo | Quintana Roo | 6 | 25,344.6 MXN | 2,286.8 MXN | 16.8 % | 20.8 | 31 de julio de 2018 |
| Delegación Durango Almacen Delegacional En Durango | Durango | 2 | 26,863.9 MXN | 21.2 MXN | 9.12 % | 0.182 | 22 de mayo de 2018 |
| Delegación Quintana Roo | Quintana Roo | 2 | 1,332 MXN | 692.8 MXN | 108.4 % | 7.22 | 8 de marzo de 2013 |
| H. General, "Dr. Gaudencio González Garza" Centro Médico Nacional La Raza Umae Hospital General C.m.n. La Raza | Ciudad de México | 2 | 55,977 MXN | 8,322.1 MXN | 9.62 % | 53.5 | 12 de julio de 2017 |
| Delegación Norte del DF Almacen Delegacional En El D.f. Zona Norte | Ciudad de México | 1 | 26,615 MXN | 4,745.3 MXN | 21.7 % | 41.7 | 2 de julio de 2015 |
| Delegación Tabasco Almacen Delegacional En Tabasco | Tabasco | 1 | 2,198.2 MXN | 1,035.6 MXN | 89.1 % | 8.91 | 8 de abril de 2014 |
| PROVEEDOR | COMPRAS | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | PERIODO DE TIEMPO |
|---|---|---|---|---|---|
| ABASTECEDORA DE CONSUMIBLES MEDICOS, S.A. DE C.V. | 9 | 1,452.4 MXN | 10.7 % | 13.3 | 2010 - 2018 |
| LITO MEDICAL S.A. DE C.V. | 3 | 796.1 MXN | 7.57 % | 8.3 | 2013 - 2013 |
| MARTINEZ MONSIVAIS ABEL | 2 | 692.8 MXN | 108.4 % | 7.22 | 2013 - 2013 |
| DENTILAB, S. A. DE C. V. | 1 | - MXN | - | - | 2017 - 2017 |
| FERNANDEZ DIAZ CARLOS PABLO | 1 | 1,035.6 MXN | 89.1 % | 8.91 | 2014 - 2014 |
| GRUPO EMEQUR, S.A. DE C.V. | 1 | 8,985.2 MXN | 46.9 % | 62.4 | 2018 - 2018 |
| JTC PROVEEDOR MEDICO, S. A. DE C. V. | 1 | 4,745.3 MXN | 21.7 % | 41.7 | 2015 - 2015 |
| MARTINEZ SANTIAGO RAUL | 1 | 8,322.1 MXN | 19.2 % | 53.5 | 2017 - 2017 |
| RCA MEDICAL S.A. DE C.V.. | 1 | 21.2 MXN | 18.2 % | 0.182 | 2014 - 2014 |
| SEBS Y ASOCIADOS SA DE CV | 1 | 520.3 MXN | 44.8 % | 4.48 | 2014 - 2014 |
| SERVICIOS MEDICOS Y TECNICOS, S.A. DE C.V. | 1 | 55.3 MXN | 23 % | 0.691 | 2011 - 2011 |
| TECNO COMERCIAL PAKTLI, S. A. DE C. V. | 1 | 258.2 MXN | 12.9 % | 3.22 | 2011 - 2011 |
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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Tipo de entidad
Consumibles de equipos medicos y de laboratorio
Fecha de actualización en QQW
12 de marzo de 2022
Fuente(s)
Forman parte del proyecto
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=IMPORTDATA("https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=379.440.0436.00&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=379.440.0436.00")
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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=379.440.0436.00&format=csv")
Agrega en tu código:
import csv, urllib2
#Read data into python
response = urllib2.urlopen('https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=379.440.0436.00&format=csv')
data = csv.reader(response)
Agrega en tu código:
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=379.440.0436.00&format=csv')
Agrega en tu código:
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=379.440.0436.00')
data = json.loads(response.read())
Agrega en tu código:
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=379.440.0436.00')