Descripción
PINZA GERALD, CURVA, CON DIENTES, LONGITUD DE 170 A 180 MM.
Clave de producto IMSS
535.701.1062.01
Cada círculo representa una de las 8 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 Chiapas Almacen Subdelegacional En Tapachula, Chiapas | Chiapas | 1 | 940.8 MXN | 158.5 MXN | 20.3 % | 0.81 | 31 de julio de 2018 |
| Delegación Durango Almacen Delegacional En Durango | Durango | 1 | 1,624 MXN | 254.8 MXN | 18.6 % | 1.3 | 22 de mayo de 2018 |
| Delegación Hidalgo Almacen Delegacional En Hidalgo | Hidalgo | 1 | 508.5 MXN | 70.1 MXN | 16 % | 0.64 | 6 de agosto de 2015 |
| Delegación Quintana Roo Almacen Delegacional En Quintana Roo | Quintana Roo | 1 | 5,376.5 MXN | 682.1 MXN | 14.5 % | 3.49 | 9 de mayo de 2018 |
| Delegación San Luis Potosí Almacen Delegacional En San Luis Potosi | San Luis Potosi | 1 | 372.6 MXN | 48.6 MXN | 15 % | 0.3 | 1 de octubre de 2009 |
| Delegación Veracruz Sur Almacen Delegacional En Veracruz Sur | Veracruz | 1 | 305.8 MXN | 42.2 MXN | 16 % | 0.16 | 8 de noviembre de 2017 |
| Delegación Yucatán Almacen Delegacional En Yucatan | Yucatán | 1 | 931 MXN | - MXN | - | - | 16 de mayo de 2016 |
| H. de Especialidades No. 2, "Luis Donaldo Colosio Murrieta", Centro Médico Nacional del Noroeste, Cd. Obregón Sonora Umae Especialidades Sonora | Sonora | 1 | 5,512.3 MXN | 2,735 MXN | 98.5 % | 3.94 | 19 de julio de 2016 |
| PROVEEDOR | COMPRAS | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | PERIODO DE TIEMPO |
|---|---|---|---|---|---|
| NEODREN, S. DE R. L. DE C. V. | 2 | 70.1 MXN | 8 % | 0.64 | 2015 - 2016 |
| QUIRURGICA ORTOPEDICA, S. A. DE C. V. | 2 | 303.4 MXN | 16.8 % | 1.6 | 2009 - 2018 |
| ASESORIA MEDICA Y EQUIPAMIENTO HOSPIT., SA DE CV | 1 | 682.1 MXN | 14.5 % | 3.49 | 2018 - 2018 |
| HEMOST, S. A. DE C. V. | 1 | 42.2 MXN | 16 % | 0.16 | 2017 - 2017 |
| MULTISERVICIOS METZOR, S. DE R.L. DE C.V. | 1 | 2,735 MXN | 98.5 % | 3.94 | 2016 - 2016 |
| PROVEEDORA DE SUMINISTROS DEL SUR, S.A. DE C.V. | 1 | 158.5 MXN | 20.3 % | 0.81 | 2018 - 2018 |
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
Fuente(s)
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=IMPORTDATA("https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=535.701.1062.01&format=csv")
=SERVICIOWEB("https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=535.701.1062.01&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=535.701.1062.01&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=535.701.1062.01")
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=535.701.1062.01&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=535.701.1062.01&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=535.701.1062.01&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=535.701.1062.01')
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=535.701.1062.01')