Descripción
DURA DS-100A ADULTO REUSABLE PESO DE PACIENTE MAS DE 40 KG, SIN LATEX NÚMERO DE CATÁLOGO: 7262764, PARA USO EN EL EQUIPO MEDICO: MONITOR DE SIGNOS VITALES, CLAVE: 531 619 0403, MARCA: DRAGER. PIEZA.
Clasificación
Material médico. Consumibles de equipos medicos y de laboratorio
Clave de producto IMSS
379.808.5076.00
Cada círculo representa una de las 7 compras de SENSOR DE SPO2 realizadas por el IMSS entre los años 2014 y 2018.
| INSTITUCIÓN | ESTADO | CANTIDAD | MONTO TOTAL | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | ÚLTIMA COMPRA |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Delegación Chiapas Almacen Subdelegacional En Tapachula, Chiapas | Chiapas | 2 | 22,593.2 MXN | 4,137.4 MXN | 24.4 % | 2.12 | 4 de abril de 2017 |
| Delegación Aguascalientes Almacen Delegacional En Aguascalientes | Aguascalientes | 1 | 2,784 MXN | - MXN | - | - | 3 de octubre de 2014 |
| Delegación Chiapas Almacen Subdelegacional En Tuxtla Gutierrez, Chiapas | Chiapas | 1 | 8,816 MXN | 1,216 MXN | 16 % | 0.32 | 17 de noviembre de 2015 |
| Delegación Puebla Almacen Delegacional En Puebla | Puebla | 1 | 209,983.2 MXN | 36,477.8 MXN | 21 % | 7.36 | 13 de junio de 2014 |
| Delegación Sonora Almacen Delegacional En Sonora | Sonora | 1 | 452.4 MXN | - MXN | - | - | 31 de marzo de 2017 |
| H. de Especialidades, "Dr. Antonio Fraga Mouret" Centro Médico Nacional La Raza Umae Especialidades C.m.n. La Raza | Ciudad de México | 1 | 78,474 MXN | 10,824 MXN | 16 % | 2.4 | 13 de febrero de 2018 |
| PROVEEDOR | COMPRAS | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | PERIODO DE TIEMPO |
|---|---|---|---|---|---|
| MEDICAL ADVANCED SUPPLIES, S.A. DE C.V. | 3 | 5,353.4 MXN | 21.6 % | 2.44 | 2015 - 2017 |
| ABASTECEDORA DE CONSUMIBLES MEDICOS, S.A. DE C.V. | 1 | - MXN | - | - | 2017 - 2017 |
| OMNINUS, S.A. DE V.C. | 1 | 10,824 MXN | 16 % | 2.4 | 2018 - 2018 |
| SERVICIOS MEDICOS Y TECNICOS, S.A. DE C.V. | 1 | - MXN | - | - | 2014 - 2014 |
| SOLUCIONES Y EQUIPOS DE PUEBLA, S.A. DE C.V. | 1 | 36,477.8 MXN | 21 % | 7.36 | 2014 - 2014 |
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=379.808.5076.00&format=csv")
=SERVICIOWEB("https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=379.808.5076.00&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=379.808.5076.00&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=379.808.5076.00")
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=379.808.5076.00&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=379.808.5076.00&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=379.808.5076.00&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=379.808.5076.00')
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=379.808.5076.00')