Descripción
PINZA MICRO ADSON, CON DIENTES, DE 150 MM.
Clave de producto IMSS
537.702.3162.01
Cada círculo representa una de las 12 compras de PINZAS realizadas por el IMSS entre los años 2010 y 2018.
| INSTITUCIÓN | ESTADO | CANTIDAD | MONTO TOTAL | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | ÚLTIMA COMPRA |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| H. de Especialidades No. 14 "Adolfo Ruíz Cortines", Veracruz. Umae Especialidades Veracruz (nte.) | Veracruz | 2 | 1,197.1 MXN | 167.8 MXN | 16.3 % | 1.96 | 2 de febrero de 2011 |
| Delegación Estado de México Poniente Almacen Delegacional En El Estado De Mexico Poniente | Estado de México | 1 | 598.6 MXN | 138.6 MXN | 30.1 % | 1.81 | 6 de junio de 2014 |
| Delegación Guanajuato Almacen Delegacional En Guanajuato | Guanajuato | 1 | 1,085.8 MXN | 257.8 MXN | 31.1 % | 1.87 | 17 de agosto de 2018 |
| Delegación Guerrero Almacen Delegacional En Guerrero | Guerrero | 1 | 1,740 MXN | 687.3 MXN | 65.3 % | 3.92 | 26 de octubre de 2012 |
| Delegación Hidalgo Almacen Delegacional En Hidalgo | Hidalgo | 1 | 835.2 MXN | 7.2 MXN | 0.87 % | 0.0522 | 28 de julio de 2018 |
| Delegación Querétaro Almacen Delegacional En Queretaro | Querétaro | 1 | 201.8 MXN | - MXN | - | - | 26 de noviembre de 2014 |
| Delegación Quintana Roo Almacen Delegacional En Quintana Roo | Quintana Roo | 1 | 3,016 MXN | 416 MXN | 16 % | 3.2 | 5 de febrero de 2013 |
| Delegación San Luis Potosí Almacen Delegacional En San Luis Potosi | San Luis Potosi | 1 | 494.1 MXN | - MXN | - | - | 19 de mayo de 2015 |
| Delegación Sinaloa Almacen Delegacional En Sinaloa | Sinaloa | 1 | 493 MXN | 65.3 MXN | 15.3 % | 0.763 | 21 de abril de 2010 |
| Delegación Veracruz Sur Almacen Delegacional En Veracruz Sur | Veracruz | 1 | 1,046 MXN | 514.9 MXN | 97 % | 1.94 | 30 de octubre de 2015 |
| Delegación Zacatecas Almacen Delegacional En Zacatecas | Zacatecas | 1 | 498.8 MXN | - MXN | - | - | 17 de abril de 2012 |
| PROVEEDOR | COMPRAS | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | PERIODO DE TIEMPO |
|---|---|---|---|---|---|
| QUIRURGICA ORTOPEDICA, S. A. DE C. V. | 7 | 987.4 MXN | 15.8 % | 8.88 | 2010 - 2018 |
| ADRIANA MARCELA ROJO NORIEGA | 1 | - MXN | - | - | 2015 - 2015 |
| DEWIMED, S. A. | 1 | 514.9 MXN | 97 % | 1.94 | 2015 - 2015 |
| HEMOST, S. A. DE C. V. | 1 | 65.3 MXN | 15.3 % | 0.763 | 2010 - 2010 |
| LOPEZ CABRERA KARINA | 1 | - MXN | - | - | 2014 - 2014 |
| RIOJA LOPEZ DARIO JOEL | 1 | 687.3 MXN | 65.3 % | 3.92 | 2012 - 2012 |
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
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=IMPORTDATA("https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=537.702.3162.01&format=csv")
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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=537.702.3162.01&format=csv")
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=537.702.3162.01")
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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=537.702.3162.01&format=csv")
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import csv, urllib2
#Read data into python
response = urllib2.urlopen('https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=537.702.3162.01&format=csv')
data = csv.reader(response)
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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=537.702.3162.01&format=csv')
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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=537.702.3162.01')
data = json.loads(response.read())
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import pandas as pd
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df = pd.read_json('https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=537.702.3162.01')