Descripción
Pinza Overholt hemostática fina. Con estrías transversales curva No 6 longitud de 210 a 225 mm
Clasificación
Material médico. Instrumental de cirugia general
Clave de producto IMSS
535.701.0247.00
Presentación
Pieza
Cada círculo representa una de las 13 compras de PINZAS realizadas por el IMSS entre los años 2009 y 2018.
| INSTITUCIÓN | ESTADO | CANTIDAD | MONTO TOTAL | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | ÚLTIMA COMPRA |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Delegación Hidalgo Almacen Delegacional En Hidalgo | Hidalgo | 3 | 20,108.9 MXN | 4,143.2 MXN | 20.5 % | 6.83 | 28 de julio de 2018 |
| Delegación Estado de México Poniente Almacen Delegacional En El Estado De Mexico Poniente | Estado de México | 2 | 11,553.6 MXN | 1,999.1 MXN | 27.1 % | 4.73 | 6 de octubre de 2016 |
| Delegación San Luis Potosí Almacen Delegacional En San Luis Potosi | San Luis Potosi | 2 | 1,238.3 MXN | 78 MXN | 7.5 % | 0.15 | 26 de julio de 2010 |
| Delegación Baja California Almacen Delegacional En Baja California Norte | Baja California | 1 | 877 MXN | - MXN | - | - | 20 de agosto de 2010 |
| Delegación Chiapas Almacen Subdelegacional En Tapachula, Chiapas | Chiapas | 1 | 10,421.5 MXN | 4,246.1 MXN | 68.8 % | 2.06 | 26 de noviembre de 2010 |
| Delegación Durango Almacen Delegacional En Durango | Durango | 1 | 5,684 MXN | - MXN | - | - | 25 de julio de 2018 |
| Delegación Nayarit Almacen Delegacional En Nayarit | Nayarit | 1 | 1,096.7 MXN | 39.4 MXN | 3.73 % | 0.0746 | 6 de octubre de 2014 |
| Delegación Yucatán Almacen Delegacional En Yucatan | Yucatán | 1 | 272.6 MXN | - MXN | - | - | 29 de octubre de 2014 |
| Delegación Zacatecas Almacen Delegacional En Zacatecas | Zacatecas | 1 | 730.8 MXN | 100.8 MXN | 16 % | 0.16 | 24 de marzo de 2013 |
| PROVEEDOR | COMPRAS | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | PERIODO DE TIEMPO |
|---|---|---|---|---|---|
| QUIRURGICA ORTOPEDICA, S. A. DE C. V. | 5 | 4,379 MXN | 16.8 % | 6.12 | 2010 - 2018 |
| DEWIMED, S. A. | 3 | 117.4 MXN | 6.24 % | 0.225 | 2009 - 2014 |
| NEODREN, S. DE R. L. DE C. V. | 2 | 1,360.8 MXN | 16 % | 4 | 2015 - 2016 |
| ALONSO RUBIN FRANCISCO FERNANDO | 1 | - MXN | - | - | 2014 - 2014 |
| MED-MACH S.A. DE C.V | 1 | 4,246.1 MXN | 68.8 % | 2.06 | 2010 - 2010 |
| PROVEEDORA MEDICAL DYCSA, S.A. DE C.V. | 1 | 503.2 MXN | 16 % | 1.6 | 2012 - 2012 |
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| FECHA | ESTADO | INSTITUCIÓN | NOMBRE DEL HOSPITAL |
|---|
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Tipo de entidad
Instrumental de cirugia general
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=535.701.0247.00&format=csv")
=SERVICIOWEB("https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=535.701.0247.00&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=535.701.0247.00&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=535.701.0247.00")
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=535.701.0247.00&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=535.701.0247.00&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=535.701.0247.00&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=535.701.0247.00')
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=535.701.0247.00')