Descripción
ADULTO NO 3, CON NÚMERO DE CATÁLOGO: 420151300 PARA SU USO EN EL EQUIPO CON CLAVE 531 053 0356: UNIDAD DE ANESTESIA DE ALTA ESPECIALIDAD, MARCA: DATEXOHMEDA, MODELO: ADU
Clasificación
Material médico. Consumibles de equipos medicos y de laboratorio
Clave de producto IMSS
379.614.0584.01
Cada círculo representa una de las 9 compras de MASCARILLA realizadas por el IMSS entre los años 2011 y 2018.
| INSTITUCIÓN | ESTADO | CANTIDAD | MONTO TOTAL | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | ÚLTIMA COMPRA |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Delegación Chihuahua Almacen Delegacional En Chihuahua | Chihuahua | 4 | 8,523 MXN | 2,022.6 MXN | 44.9 % | 39.1 | 14 de octubre de 2016 |
| Delegación Aguascalientes Almacen Delegacional En Aguascalientes | Aguascalientes | 1 | 85.8 MXN | 11.8 MXN | 16 % | 0.32 | 3 de octubre de 2014 |
| Delegación Guanajuato Almacen Delegacional En Guanajuato | Guanajuato | 1 | 1,080.2 MXN | 76.3 MXN | 7.6 % | 3.65 | 15 de julio de 2016 |
| Delegación Oaxaca Almacen Delegacional En Oaxaca | Oaxaca | 1 | 440.8 MXN | 60.8 MXN | 16 % | 0.64 | 1 de enero de 2011 |
| Delegación Veracruz Norte Almacen Delegacional En Veracruz Norte | Veracruz | 1 | 221.5 MXN | 30.6 MXN | 16 % | 0.96 | 7 de marzo de 2018 |
| H. de Especialidades No. 14 "Adolfo Ruíz Cortines", Veracruz. Umae Especialidades Veracruz (nte.) | Veracruz | 1 | 974.4 MXN | - MXN | - | - | 27 de febrero de 2015 |
| PROVEEDOR | COMPRAS | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | PERIODO DE TIEMPO |
|---|---|---|---|---|---|
| ABASTECEDORA DE CONSUMIBLES MEDICOS, S.A. DE C.V. | 1 | 60.8 MXN | 16 % | 0.64 | 2011 - 2011 |
| AZTEC MEDICA, S.A. DE C.V. | 1 | 1,381.8 MXN | 91 % | 22.8 | 2015 - 2015 |
| CORPORATIVO MS SISTEMAS MEDICOS, S.A. DE C.V. | 1 | 111.1 MXN | 66.4 % | 5.31 | 2016 - 2016 |
| CORTES TAMEZ ROGELIO XAVIER | 1 | 30.6 MXN | 16 % | 0.96 | 2018 - 2018 |
| IMPULSORA LIDER S.A. DE C.V. | 1 | 76.3 MXN | 7.6 % | 3.65 | 2016 - 2016 |
| NEW WORLD TECHNOLOGY S.A. DE C.V. | 1 | - MXN | - | - | 2015 - 2015 |
| PROMEJUSA S.A. DE C.V. | 1 | 189.9 MXN | 7.89 % | 3.94 | 2012 - 2012 |
| SERVICIOS MEDICOS Y TECNICOS, S.A. DE C.V. | 1 | 11.8 MXN | 16 % | 0.32 | 2014 - 2014 |
| SUMINISTRO MEDICO AVANZADO S.DE R.L. DE C.V. | 1 | 339.8 MXN | 14.1 % | 7.06 | 2012 - 2012 |
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
Consumibles de equipos medicos y de laboratorio
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=379.614.0584.01&format=csv")
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=WEBSERVICE("https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=379.614.0584.01&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=379.614.0584.01")
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#Read CSV data into R
datos<-read.csv("https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=379.614.0584.01&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=379.614.0584.01&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=379.614.0584.01&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=379.614.0584.01')
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=379.614.0584.01')