Descripción
10 PULGADAS 3 COMPARTIMIENTOS 260 MM 25.6 :"MATERIAL DESECHABLE BIODEGRADABLE"
Clasificación
Artículos de consumo. Articulos de cocina y comedor
Clave de producto IMSS
120.736.1708.00
Cada círculo representa una de las 13 compras de PLATO realizadas por el IMSS entre los años 2013 y 2018.
| INSTITUCIÓN | ESTADO | CANTIDAD | MONTO TOTAL | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | ÚLTIMA COMPRA |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Delegación Sinaloa Almacen Delegacional En Sinaloa | Sinaloa | 5 | 360,339.4 MXN | 62,042.3 MXN | 25.3 % | 32,335.9 | 1 de enero de 2016 |
| Delegación Sur del DF Almacen Delegacional En El D.f. Zona Sur | Ciudad de México | 5 | 1.1 millones MXN | 134,185.4 MXN | 66.3 % | 46,776.6 | 12 de enero de 2018 |
| Delegación Coahuila Almacen Delegacional En Coahuila | Coahuila | 1 | 1,612.4 MXN | 337.2 MXN | 26.4 % | 264.4 | 1 de enero de 2015 |
| Delegación Guanajuato Almacen Delegacional En Guanajuato | Guanajuato | 1 | 696 MXN | 96 MXN | 16 % | 80 | 30 de mayo de 2017 |
| H. de Gineco Obstetricia Núm. 4 "Dr. Luis Castelazo Ayala" Umae Gineco - Obstetricia No. 4 (d.f. Sur) | Ciudad de México | 1 | 15,752.8 MXN | 5,452.7 MXN | 52.9 % | 3,705.7 | 14 de enero de 2014 |
| PROVEEDOR | COMPRAS | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | PERIODO DE TIEMPO |
|---|---|---|---|---|---|
| DISTRIBUIDORA KALA S.A. DE C.V. | 5 | 145,117.5 MXN | 15.3 % | 58,749.6 | 2013 - 2016 |
| RUIZ DUARTE ARELI MIREYA | 3 | 20,446.6 MXN | 111.6 % | 8,706.2 | 2014 - 2016 |
| COCINA Y ASEO INSTITUCIONAL, S.A. DE C.V. | 1 | 96 MXN | 16 % | 80 | 2017 - 2017 |
| ECO ACCION ARQUITECTURA Y DISE?O, SA DE CV | 1 | 16,789.9 MXN | 24.7 % | 5,552.6 | 2013 - 2013 |
| HECTOR CORREA LEE | 1 | 5,452.7 MXN | 52.9 % | 3,705.7 | 2014 - 2014 |
| JARAMILLO ORTIZ VERONICA | 1 | 8,960 MXN | 16 % | 2,800 | 2018 - 2018 |
| SAINZ ROSAS LUIS CARLOS | 1 | 5,250.9 MXN | 32.4 % | 3,568.5 | 2014 - 2014 |
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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Generamos información y reportamos directamente a las instituciones de salud para que garanticen el acceso efectivo a medicamentos e insumos de manera oportuna y de calidad.
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Tipo de entidad
Articulos de cocina y comedor
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=120.736.1708.00&format=csv")
=SERVICIOWEB("https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=120.736.1708.00&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=120.736.1708.00&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=120.736.1708.00")
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=120.736.1708.00&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=120.736.1708.00&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=120.736.1708.00&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=120.736.1708.00')
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=120.736.1708.00')