Descripción
PARA IMPRESORA TERMICA NÚMERO DE CATÁLOGO: 9402-042, PARA SU USO EN EL EQUIPO CLAVE: 531 619 0403 MONITOR DE SIGNOS VITALES, MARCA: GENERAL ELECTRIC, MODELO: DASH 4000
Clasificación
Material médico. Consumibles de equipos medicos y de laboratorio
Clave de producto IMSS
379.681.0483.00
Presentación
CAJA CON 48 ROLLOS.
Cada círculo representa una de las 10 compras de PAPEL 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 Morelos Almacen Delegacional En Morelos | Morelos | 3 | 10,345.3 MXN | 2,810.1 MXN | 83.3 % | 5.32 | 8 de agosto de 2017 |
| Delegación San Luis Potosí Almacen Delegacional En San Luis Potosi | San Luis Potosi | 3 | 4,732.8 MXN | 815.1 MXN | 14.3 % | 0.855 | 16 de abril de 2018 |
| Delegación Tlaxcala Almacen Delegacional En Tlaxcala | Tlaxcala | 2 | 21,283.1 MXN | 4,599.1 MXN | 244.9 % | 6.5 | 23 de noviembre de 2016 |
| Delegación Veracruz Sur Almacen Delegacional En Veracruz Sur | Veracruz | 1 | 2,117.9 MXN | 465.8 MXN | 28.2 % | 0.564 | 26 de octubre de 2017 |
| H. de Especialidades No. 1, "Lic. Ignacio García Tellez" Mérida, Yucatán. Umae Especialidades Yucatan | Yucatán | 1 | 4,454.4 MXN | 427.7 MXN | 10.6 % | 0.425 | 18 de julio de 2014 |
| PROVEEDOR | COMPRAS | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | PERIODO DE TIEMPO |
|---|---|---|---|---|---|
| CORPORATIVO MS SISTEMAS MEDICOS, S.A. DE C.V. | 2 | 1,940.9 MXN | 115.1 % | 4.6 | 2016 - 2016 |
| TECNO COMERCIAL PAKTLI, S. A. DE C. V. | 2 | 1,272.2 MXN | 22.1 % | 1.2 | 2015 - 2017 |
| AKUASUL, S.A. DE C.V. | 1 | 276.5 MXN | 16 % | 0.32 | 2018 - 2018 |
| AYALA RODRIGUEZ JUAN CARLOS | 1 | 62.8 MXN | 3.8 % | 0.0761 | 2017 - 2017 |
| COMERCIALIZADORA INTEG. MED. HOSPIT., SA DE CV | 1 | 538.7 MXN | 26.8 % | 0.535 | 2014 - 2014 |
| CONTROLES GRAFICOS, S.A. DE C.V. | 1 | 427.7 MXN | 10.6 % | 0.425 | 2014 - 2014 |
| CORREA AYALA GEORGINA | 1 | 2,602 MXN | 16 % | 1.76 | 2013 - 2013 |
| DISAMED, S.A. DE C.V. | 1 | 1,997.2 MXN | 473.8 % | 4.74 | 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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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.
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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=IMPORTDATA("https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=379.681.0483.00&format=csv")
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Selecciona la celda y ve al menú Datos > Texto a columnas...
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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=379.681.0483.00")
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=379.681.0483.00&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=379.681.0483.00&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=379.681.0483.00&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=379.681.0483.00')
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=379.681.0483.00')