Descripción
CONTIENE: 1 APOSITO PARA HERIDAS CON TRATAMIENTO DE CIERRE HERIDAS DE SEGUNDA O TERCERA INTENCION ASISTIDO POR VACIO, PERMITE ESTABLECER UNA EXTENSION DEL SISTEMA CAPILAR Y DE VACIO. UN KIT.
Clasificación
Material médico. Consumibles de equipos medicos y de laboratorio
Clave de producto IMSS
379.561.1619.00
Cada círculo representa una de las 13 compras de KIT realizadas por el IMSS entre los años 2015 y 2018.
| INSTITUCIÓN | ESTADO | CANTIDAD | MONTO TOTAL | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | ÚLTIMA COMPRA |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Delegación Estado de México Oriente Almacen Delegacional En Estado De Mexico Oriente | Estado de México | 4 | 17.1 millones MXN | 1.5 millones MXN | 11.9 % | 48 | 1 de enero de 2018 |
| Delegación Nuevo León Almacen Delegacional En Nuevo Leon | Nuevo León | 3 | 6.8 millones MXN | 1.9 millones MXN | 41.8 % | 58.2 | 29 de junio de 2018 |
| H. Traumatología "Dr. Victorio De La Fuente Narváez" Umae Trauma Y Orto M.s. "dr. Victorio De La Fuente Narvaez" (d.f. Nort | Ciudad de México | 3 | 428,746.5 MXN | - MXN | - | - | 7 de agosto de 2018 |
| Delegación Puebla Almacen Delegacional En Puebla | Puebla | 2 | 421,378.2 MXN | 93,652 MXN | 28.5 % | 2.85 | 29 de octubre de 2018 |
| Delegación Guerrero Almacen Delegacional En Guerrero | Guerrero | 1 | 1.3 millones MXN | 131,268.4 MXN | 10.9 % | 4.02 | 23 de noviembre de 2017 |
| PROVEEDOR | COMPRAS | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | PERIODO DE TIEMPO |
|---|---|---|---|---|---|
| MEDICAL RECOVERY, S.A. DE C.V. | 6 | 1.5 millones MXN | 7.94 % | 48 | 2015 - 2018 |
| ABACEUTICA SA DE CV | 2 | 673,944.2 MXN | 44.5 % | 20.5 | 2018 - 2018 |
| CMC SUMINISTROS Y TECNOLOGIA EN SALUD, S.A. DE C.V | 2 | 93,652 MXN | 28.5 % | 2.85 | 2017 - 2018 |
| COMERCIALIZADORA PARA HOSP. GALA, S.A. DE C.V. | 1 | - MXN | - | - | 2017 - 2017 |
| EXFARMA, S. A. DE C. V. | 1 | 131,268.4 MXN | 10.9 % | 4.02 | 2017 - 2017 |
| SOPORTE MEDICO INTEGRAL, S.A. DE C.V. | 1 | 1.2 millones MXN | 36.3 % | 37.8 | 2017 - 2017 |
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=379.561.1619.00&format=csv")
=SERVICIOWEB("https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=379.561.1619.00&format=csv")
Selecciona la celda y ve al menú Datos > Texto a columnas...
=WEBSERVICE("https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=379.561.1619.00&format=csv")
Selecciona la celda y ve al menú Data > Text to columns...
Agrega en tu código:
library(rjson)
#Read JSON data into R
data <- fromJSON(file="https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=379.561.1619.00")
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=379.561.1619.00&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=379.561.1619.00&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=379.561.1619.00&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=379.561.1619.00')
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=379.561.1619.00')