Descripción
Pinza de bakey atraumática angulada ramas de 15 mm De ancho longitud de 200 mm A 205 mm
Clasificación
Material médico. Instrumental de cirugia de especialidades
Clave de producto IMSS
537.702.4087.00
Presentación
Pieza
Cada círculo representa una de las 13 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Delegación Quintana Roo Almacen Delegacional En Quintana Roo | Quintana Roo | 2 | 25,594.4 MXN | 5,380.6 MXN | 19.5 % | 2.34 | 9 de mayo de 2018 |
| H. de Especialidades No. 14 "Adolfo Ruíz Cortines", Veracruz. Umae Especialidades Veracruz (nte.) | Veracruz | 2 | 4,698 MXN | 546.8 MXN | 13.2 % | 0.794 | 2 de febrero de 2011 |
| Delegación Coahuila Almacen Delegacional En Coahuila | Coahuila | 1 | 1,392 MXN | - MXN | - | - | 4 de noviembre de 2015 |
| Delegación Estado de México Poniente Almacen Delegacional En El Estado De Mexico Poniente | Estado de México | 1 | 1,096.2 MXN | 343.2 MXN | 45.6 % | 0.456 | 16 de junio de 2015 |
| Delegación Hidalgo Almacen Delegacional En Hidalgo | Hidalgo | 1 | 2,169.2 MXN | - MXN | - | - | 28 de julio de 2018 |
| Delegación Morelos Almacen Delegacional En Morelos | Morelos | 1 | 939.6 MXN | 230.9 MXN | 32.6 % | 0.326 | 16 de julio de 2010 |
| Delegación Veracruz Norte Almacen Delegacional En Veracruz Norte | Veracruz | 1 | 939.6 MXN | 186.6 MXN | 24.8 % | 0.248 | 6 de abril de 2015 |
| Delegación Yucatán Almacen Delegacional En Yucatan | Yucatán | 1 | 939.6 MXN | - MXN | - | - | 29 de octubre de 2014 |
| Delegación Zacatecas Almacen Delegacional En Zacatecas | Zacatecas | 1 | 939.6 MXN | 186.6 MXN | 24.8 % | 0.248 | 11 de mayo de 2015 |
| H. de Especialidades Cardiológicas No. 34, Centro Médico Nacional del Noreste. Umae Cardiologia En Nuevo Leon | Nuevo León | 1 | 168,246.4 MXN | 47,798.4 MXN | 39.7 % | 6.35 | 7 de junio de 2013 |
| H. de Pediatría, Centro Médico Nacional Siglo XXI Umae Pediatria C.m.n. Siglo Xxi | Ciudad de México | 1 | 8,534.7 MXN | 1,728.4 MXN | 25.4 % | 1.27 | 21 de noviembre de 2014 |
| PROVEEDOR | COMPRAS | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | PERIODO DE TIEMPO |
|---|---|---|---|---|---|
| QUIRURGICA ORTOPEDICA, S. A. DE C. V. | 9 | 1,150.8 MXN | 12.1 % | 1.62 | 2010 - 2018 |
| ARTICULOS MEDICOS DACASA, S.A. DE C.V. | 1 | 343.2 MXN | 45.6 % | 0.456 | 2015 - 2015 |
| GENESIS HEALTHCARE ADVISERS, S. A. DE C. V. | 1 | 5,380.6 MXN | 39 % | 2.34 | 2018 - 2018 |
| GRUPO ABASTECEDOR DEL NORTE, S.A. DE C.V. | 1 | 1,728.4 MXN | 25.4 % | 1.27 | 2014 - 2014 |
| MEDICAMEX, S. A. DE C. V. | 1 | 47,798.4 MXN | 39.7 % | 6.35 | 2013 - 2013 |
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| FECHA | ESTADO | INSTITUCIÓN | NOMBRE DEL HOSPITAL |
|---|
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Tipo de entidad
Instrumental de cirugia de especialidades
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=537.702.4087.00&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=537.702.4087.00&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=537.702.4087.00")
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=537.702.4087.00&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=537.702.4087.00&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=537.702.4087.00&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=537.702.4087.00')
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=537.702.4087.00')