Descripción
Pinza Allis-Baby con 4 x 5 dientes longitud de 120 a 130 mm
Clasificación
Material médico. Instrumental de cirugia de especialidades
Clave de producto IMSS
537.702.5993.00
Presentación
Pieza
Cada círculo representa una de las 15 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 San Luis Potosí Almacen Delegacional En San Luis Potosi | San Luis Potosi | 2 | 4,835.3 MXN | 532.8 MXN | 8 % | 5.92 | 11 de julio de 2017 |
| Delegación Veracruz Norte Almacen Delegacional En Veracruz Norte | Veracruz | 2 | 1,531.2 MXN | 90.2 MXN | 8 % | 0.64 | 6 de abril de 2015 |
| H. de Especialidades No. 14 "Adolfo Ruíz Cortines", Veracruz. Umae Especialidades Veracruz (nte.) | Veracruz | 2 | 364.2 MXN | 50.2 MXN | 16 % | 0.32 | 2 de febrero de 2011 |
| Delegación Coahuila Almacen Delegacional En Coahuila | Coahuila | 1 | 324.8 MXN | - MXN | - | - | 4 de noviembre de 2015 |
| Delegación Durango Almacen Delegacional En Durango | Durango | 1 | 4,440.8 MXN | 612.5 MXN | 16 % | 4 | 25 de julio de 2018 |
| Delegación Hidalgo Almacen Delegacional En Hidalgo | Hidalgo | 1 | 359.6 MXN | 49.6 MXN | 16 % | 0.32 | 9 de noviembre de 2012 |
| Delegación Oaxaca Almacen Delegacional En Oaxaca | Oaxaca | 1 | 1,786.4 MXN | 456.4 MXN | 34.3 % | 3.43 | 3 de noviembre de 2016 |
| Delegación Querétaro Almacen Delegacional En Queretaro | Querétaro | 1 | 527.8 MXN | - MXN | - | - | 30 de noviembre de 2016 |
| Delegación Quintana Roo Almacen Delegacional En Quintana Roo | Quintana Roo | 1 | 3,096 MXN | 427 MXN | 16 % | 2.72 | 24 de abril de 2013 |
| Delegación Sonora Almacen Delegacional En Sonora | Sonora | 1 | 3,642.4 MXN | 502.4 MXN | 16 % | 3.2 | 25 de junio de 2010 |
| Delegación Tlaxcala Almacen Delegacional En Tlaxcala | Tlaxcala | 1 | 10,010.3 MXN | 3,007.7 MXN | 43 % | 8.59 | 26 de noviembre de 2015 |
| Delegación Zacatecas Almacen Delegacional En Zacatecas | Zacatecas | 1 | 3,650.8 MXN | 476.2 MXN | 15 % | 3 | 5 de noviembre de 2009 |
| PROVEEDOR | COMPRAS | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | PERIODO DE TIEMPO |
|---|---|---|---|---|---|
| QUIRURGICA ORTOPEDICA, S. A. DE C. V. | 11 | 2,721.2 MXN | 14.8 % | 20.6 | 2010 - 2018 |
| ADRIANA MARCELA ROJO NORIEGA | 1 | - MXN | - | - | 2015 - 2015 |
| DARMA REM, S.A. DE C.V. | 1 | 3,007.7 MXN | 43 % | 8.59 | 2015 - 2015 |
| INSTRUMENTOS Y ACCESORIOS AUTOMATIZADOS, S.A. DE C | 1 | 476.2 MXN | 15 % | 3 | 2009 - 2009 |
| PROVEEDORA MAHO, S.A. DE C.V. | 1 | - MXN | - | - | 2016 - 2016 |
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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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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=537.702.5993.00&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=537.702.5993.00")
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=537.702.5993.00&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=537.702.5993.00&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=537.702.5993.00&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=537.702.5993.00')
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=537.702.5993.00')