Descripción
ADULTO NÚMERO 5 NÚMERO DE CATÁLOGO: W4452/5, PARA SU USO EN EL EQUIPO MEDICO: CLAVE 531 191 0391 03 01 CARRO ROJO CON EQUIPO COMPLETO PARA REANIMACION CON DESFIBRILADOR MONITOR MARCAPASO, MARCA: MERLIN. PIEZA.
Clasificación
Material médico. Consumibles de equipos medicos y de laboratorio
Clave de producto IMSS
379.614.4099.00
Cada círculo representa una de las 20 compras de MASCARILLA realizadas por el IMSS entre los años 2014 y 2018.
| INSTITUCIÓN | ESTADO | CANTIDAD | MONTO TOTAL | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | ÚLTIMA COMPRA |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Delegación Sonora Almacen Delegacional En Sonora | Sonora | 4 | 3,336.7 MXN | 314.9 MXN | 5.2 % | 8.95 | 31 de marzo de 2017 |
| Delegación Chihuahua Almacen Delegacional En Chihuahua | Chihuahua | 2 | 9,767.2 MXN | 2,268.3 MXN | 33 % | 15.8 | 22 de octubre de 2015 |
| Delegación Hidalgo Almacen Delegacional En Hidalgo | Hidalgo | 2 | 194.9 MXN | - MXN | - | - | 28 de julio de 2018 |
| Delegación Norte del DF Almacen Delegacional En El D.f. Zona Norte | Ciudad de México | 2 | 33,271.1 MXN | 12,138.2 MXN | 109.1 % | 57.9 | 20 de abril de 2016 |
| H. de Especialidades Núm 71, Torreón, Coahuila Umae Especialidades Coahuila | Coahuila | 2 | 464 MXN | - MXN | - | - | 6 de agosto de 2015 |
| Delegación Coahuila Almacen Delegacional En Coahuila | Coahuila | 1 | 713.3 MXN | - MXN | - | - | 22 de junio de 2018 |
| Delegación Guanajuato Almacen Delegacional En Guanajuato | Guanajuato | 1 | 2,623.9 MXN | 983.8 MXN | 60 % | 7.8 | 15 de julio de 2016 |
| Delegación Guerrero Almacen Delegacional En Guerrero | Guerrero | 1 | 1,670.4 MXN | 598 MXN | 55.8 % | 11.2 | 24 de julio de 2018 |
| Delegación Jalisco Almacen Delegacional En Jalisco | Jalisco | 1 | 8,806.1 MXN | 3,157.5 MXN | 55.9 % | 11.7 | 5 de agosto de 2015 |
| Delegación Querétaro Almacen Delegacional En Queretaro | Querétaro | 1 | 814.3 MXN | - MXN | - | - | 30 de noviembre de 2016 |
| Delegación San Luis Potosí Almacen Delegacional En San Luis Potosi | San Luis Potosi | 1 | 510.9 MXN | - MXN | - | - | 11 de julio de 2014 |
| H. de Especialidades, "Lic. Ignacio García Tellez" Centro Médico Nacional de Occidente, Jalisco Umae Especialidades Jalisco | Jalisco | 1 | 8,571.8 MXN | 4,989.6 MXN | 139.3 % | 34.8 | 28 de julio de 2014 |
| H. de Especialidades No. 14 "Adolfo Ruíz Cortines", Veracruz. Umae Especialidades Veracruz (nte.) | Veracruz | 1 | 1,792.9 MXN | - MXN | - | - | 25 de agosto de 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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Todos tus datos están protegidos y se manejarán de manera anónima.
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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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=379.614.4099.00")
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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=379.614.4099.00&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=379.614.4099.00&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=379.614.4099.00&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=379.614.4099.00')
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=379.614.4099.00')