Descripción
PINZA TIPO BULLDOG, RECTA, ATRAUMATICA, LONGITUD DE 70 A 75 MM.
Clave de producto IMSS
537.703.4185.01
Cada círculo representa una de las 14 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 Durango Almacen Delegacional En Durango | Durango | 3 | 2,799.1 MXN | 322.4 MXN | 13.4 % | 0.401 | 10 de enero de 2012 |
| Delegación Quintana Roo Almacen Delegacional En Quintana Roo | Quintana Roo | 2 | 8,004 MXN | 787.2 MXN | 8 % | 0.96 | 9 de mayo de 2018 |
| H. de Especialidades No. 14 "Adolfo Ruíz Cortines", Veracruz. Umae Especialidades Veracruz (nte.) | Veracruz | 2 | 21,924 MXN | 3,087.6 MXN | 16.4 % | 3.28 | 2 de febrero de 2011 |
| Delegación Aguascalientes Almacen Delegacional En Aguascalientes | Aguascalientes | 1 | 3,043.8 MXN | 419.8 MXN | 16 % | 0.32 | 13 de marzo de 2017 |
| Delegación Estado de México Poniente Almacen Delegacional En El Estado De Mexico Poniente | Estado de México | 1 | 2,794.4 MXN | 385.4 MXN | 16 % | 0.48 | 6 de junio de 2014 |
| Delegación Guanajuato Almacen Delegacional En Guanajuato | Guanajuato | 1 | 3,957.9 MXN | 1,261.9 MXN | 46.8 % | 0.936 | 20 de agosto de 2018 |
| Delegación Hidalgo Almacen Delegacional En Hidalgo | Hidalgo | 1 | 1,218 MXN | 367.6 MXN | 43.2 % | 0.432 | 6 de agosto de 2015 |
| Delegación Oaxaca Almacen Delegacional En Oaxaca | Oaxaca | 1 | 1,684.3 MXN | 232.3 MXN | 16 % | 0.32 | 3 de noviembre de 2016 |
| Delegación Tabasco Almacen Delegacional En Tabasco | Tabasco | 1 | 7,331.2 MXN | 528 MXN | 7.76 % | 0.621 | 6 de abril de 2015 |
| Delegación Veracruz Norte Almacen Delegacional En Veracruz Norte | Veracruz | 1 | 1,315.4 MXN | 465 MXN | 54.7 % | 0.547 | 6 de abril de 2015 |
| PROVEEDOR | COMPRAS | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | PERIODO DE TIEMPO |
|---|---|---|---|---|---|
| QUIRURGICA ORTOPEDICA, S. A. DE C. V. | 9 | 7,068.4 MXN | 25.9 % | 7.25 | 2010 - 2018 |
| HEMOST, S. A. DE C. V. | 3 | 712.6 MXN | 16 % | 0.96 | 2012 - 2016 |
| HIDRO HOSPITAL, S.A. DE C.V. | 1 | 76.4 MXN | 8.14 % | 0.0814 | 2010 - 2010 |
| NEODREN, S. DE R. L. DE C. V. | 1 | - MXN | - | - | 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
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=IMPORTDATA("https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=537.703.4185.01&format=csv")
=SERVICIOWEB("https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=537.703.4185.01&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=537.703.4185.01&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=537.703.4185.01")
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=537.703.4185.01&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=537.703.4185.01&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=537.703.4185.01&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=537.703.4185.01')
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=537.703.4185.01')