Descripción
TIJERA FOMMON, ACODADA, PUNTAS ROMAS, LONGITUD DE 130 A 145 MM.
Clave de producto IMSS
537.857.0732.01
Cada círculo representa una de las 13 compras de TIJERA 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 Aguascalientes Almacen Delegacional En Aguascalientes | Aguascalientes | 2 | 3,959.2 MXN | 2,151.1 MXN | 151.3 % | 6.05 | 8 de agosto de 2018 |
| Delegación Chiapas Almacen Subdelegacional En Tapachula, Chiapas | Chiapas | 2 | 1,020.8 MXN | 21.3 MXN | 3.1 % | 0.062 | 27 de julio de 2017 |
| Delegación Morelos Almacen Delegacional En Morelos | Morelos | 2 | 5,530.2 MXN | 1,975.2 MXN | 55.6 % | 1.11 | 7 de julio de 2017 |
| Delegación Chiapas Almacen Subdelegacional En Tuxtla Gutierrez, Chiapas | Chiapas | 1 | 1,303.4 MXN | 519.6 MXN | 66.3 % | 0.663 | 20 de julio de 2016 |
| Delegación Chihuahua Almacen Delegacional En Chihuahua | Chihuahua | 1 | 1,127.5 MXN | 155.5 MXN | 16 % | 0.32 | 17 de julio de 2013 |
| Delegación Coahuila Almacen Delegacional En Coahuila | Coahuila | 1 | 835.2 MXN | 147.1 MXN | 21.4 % | 0.427 | 4 de noviembre de 2015 |
| Delegación Estado de México Poniente Almacen Delegacional En El Estado De Mexico Poniente | Estado de México | 1 | 939.6 MXN | 129.6 MXN | 16 % | 0.32 | 6 de junio de 2014 |
| Delegación Hidalgo Almacen Delegacional En Hidalgo | Hidalgo | 1 | 529.7 MXN | - MXN | - | - | 6 de agosto de 2015 |
| Delegación Oaxaca Almacen Delegacional En Oaxaca | Oaxaca | 1 | 515 MXN | - MXN | - | - | 3 de noviembre de 2016 |
| Delegación San Luis Potosí Almacen Delegacional En San Luis Potosi | San Luis Potosi | 1 | 465.8 MXN | 60.8 MXN | 15 % | 0.15 | 17 de agosto de 2009 |
| PROVEEDOR | COMPRAS | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | PERIODO DE TIEMPO |
|---|---|---|---|---|---|
| QUIRURGICA ORTOPEDICA, S. A. DE C. V. | 5 | 516.6 MXN | 13.7 % | 1.22 | 2009 - 2018 |
| ADMINISTRADORA MEDICA INTERNACIONAL, S.A. DE C.V. | 2 | 1,975.2 MXN | 55.6 % | 1.11 | 2017 - 2017 |
| ALONSO RUBIN FRANCISCO FERNANDO | 1 | 21.3 MXN | 6.2 % | 0.062 | 2015 - 2015 |
| HEMOST, S. A. DE C. V. | 1 | - MXN | - | - | 2016 - 2016 |
| INSTRUMENTAL E IMPLANTES ORTOPEDICOS S.A. DE C.V. | 1 | 155.5 MXN | 16 % | 0.32 | 2013 - 2013 |
| MEDICINA MINIMA INVASIVA, S.A DE C.V. | 1 | 1,971.9 MXN | 286.6 % | 5.73 | 2015 - 2015 |
| NEODREN, S. DE R. L. DE C. V. | 1 | - MXN | - | - | 2015 - 2015 |
| SUMINISTROS MEDICOS AVANZADOS S.A. DE C.V | 1 | 519.6 MXN | 66.3 % | 0.663 | 2016 - 2016 |
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=537.857.0732.01&format=csv")
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=WEBSERVICE("https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=537.857.0732.01&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=537.857.0732.01")
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=537.857.0732.01&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=537.857.0732.01&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=537.857.0732.01&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=537.857.0732.01')
data = json.loads(response.read())
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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=537.857.0732.01')