Descripción
Pinza para biopsia tipo universal boca en forma de cucharilla dentada longitud de 180 a 205 mm
Clasificación
Material médico. Instrumental de cirugia de especialidades
Clave de producto IMSS
537.702.5134.00
Presentación
Pieza
Cada círculo representa una de las 9 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 | 2 | 163,510.9 MXN | 17,394.7 MXN | 13.3 % | 2.95 | 24 de abril de 2012 |
| Delegación Hidalgo Almacen Delegacional En Hidalgo | Hidalgo | 2 | 13,505.2 MXN | 1,241.9 MXN | 8 % | 0.32 | 12 de abril de 2013 |
| H. de Especialidades No. 1 Centro Médico Nacional del Bajio, León, Gto. Umae Especialidades Guanajuato | Guanajuato | 2 | 17,450.7 MXN | 8,722.1 MXN | 99.9 % | 2 | 7 de diciembre de 2012 |
| Delegación Chiapas Almacen Subdelegacional En Tuxtla Gutierrez, Chiapas | Chiapas | 1 | 4,956.5 MXN | 646.5 MXN | 15 % | 0.3 | 24 de septiembre de 2009 |
| Delegación Tamaulipas Almacen Delegacional En Tamaulipas | Tamaulipas | 1 | 146,473.2 MXN | 20,203.2 MXN | 16 % | 11 | 30 de mayo de 2018 |
| Delegación Zacatecas Almacen Delegacional En Zacatecas | Zacatecas | 1 | 14,407.2 MXN | 5,678.5 MXN | 65.1 % | 1.3 | 17 de abril de 2012 |
| PROVEEDOR | COMPRAS | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | PERIODO DE TIEMPO |
|---|---|---|---|---|---|
| HEMOST, S. A. DE C. V. | 2 | 1,241.9 MXN | 8 % | 0.32 | 2012 - 2013 |
| INSTRUMENTACION BIOMEDICA Y SIST. QUIR., SA CV | 2 | 8,722.1 MXN | 99.9 % | 2 | 2012 - 2012 |
| COMERCIAL ALPRO, S.A. DE C.V. | 1 | 20,203.2 MXN | 16 % | 11 | 2018 - 2018 |
| GENESIS HEALTHCARE ADVISERS, S. A. DE C. V. | 1 | 11,473.5 MXN | 10.5 % | 2.63 | 2012 - 2012 |
| GOVAL INTERNACIONAL, S.A. DE C.V. | 1 | 646.5 MXN | 15 % | 0.3 | 2009 - 2009 |
| QUIRURGICA ORTOPEDICA, S. A. DE C. V. | 1 | 5,678.5 MXN | 65.1 % | 1.3 | 2012 - 2012 |
| VEULENT DE MEXICO SA DE CV | 1 | 5,921.2 MXN | 16 % | 0.32 | 2010 - 2010 |
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
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=537.702.5134.00&format=csv")
=SERVICIOWEB("https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=537.702.5134.00&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=537.702.5134.00&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=537.702.5134.00")
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=537.702.5134.00&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=537.702.5134.00&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=537.702.5134.00&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=537.702.5134.00')
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=537.702.5134.00')