Descripción
Porta aguja De Bakey vascular recto con insertos de carburo de tungsteno longitud de 160 mm
Clasificación
Material médico. Instrumental de cirugia de especialidades
Clave de producto IMSS
537.716.0915.00
Presentación
Pieza
Cada círculo representa una de las 17 compras de PORTA AGUJA 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 Chiapas Almacen Subdelegacional En Tapachula, Chiapas | Chiapas | 3 | 16,754.9 MXN | 2,269.2 MXN | 15.6 % | 3.76 | 24 de abril de 2012 |
| Delegación Hidalgo Almacen Delegacional En Hidalgo | Hidalgo | 3 | 6,565.6 MXN | 564.9 MXN | 12.7 % | 0.75 | 28 de julio de 2018 |
| Delegación Veracruz Sur Almacen Delegacional En Veracruz Sur | Veracruz | 3 | 10,587 MXN | 1,318.6 MXN | 25 % | 1.73 | 3 de octubre de 2016 |
| Delegación Zacatecas Almacen Delegacional En Zacatecas | Zacatecas | 2 | 2,777 MXN | 394.8 MXN | 16.6 % | 0.663 | 6 de julio de 2017 |
| H. de Especialidades No. 14 "Adolfo Ruíz Cortines", Veracruz. Umae Especialidades Veracruz (nte.) | Veracruz | 2 | 5,633 MXN | 777 MXN | 16 % | 1.28 | 2 de febrero de 2011 |
| Delegación Coahuila Almacen Delegacional En Coahuila | Coahuila | 1 | 1,879.2 MXN | 391.4 MXN | 26.3 % | 0.526 | 4 de noviembre de 2015 |
| Delegación Durango Almacen Delegacional En Durango | Durango | 1 | 3,944 MXN | 816.6 MXN | 26.1 % | 1.04 | 30 de septiembre de 2016 |
| Delegación Estado de México Poniente Almacen Delegacional En El Estado De Mexico Poniente | Estado de México | 1 | 2,060.2 MXN | 284.2 MXN | 16 % | 0.48 | 6 de junio de 2014 |
| H. de Especialidades No. 2, "Luis Donaldo Colosio Murrieta", Centro Médico Nacional del Noroeste, Cd. Obregón Sonora Umae Especialidades Sonora | Sonora | 1 | 1,001.5 MXN | 219.7 MXN | 28.1 % | 0.281 | 31 de marzo de 2016 |
| PROVEEDOR | COMPRAS | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | PERIODO DE TIEMPO |
|---|---|---|---|---|---|
| QUIRURGICA ORTOPEDICA, S. A. DE C. V. | 13 | 5,928.9 MXN | 16.3 % | 8.94 | 2009 - 2018 |
| DEWIMED, S. A. | 2 | 582.6 MXN | 38.4 % | 0.769 | 2015 - 2016 |
| HEMOST, S. A. DE C. V. | 1 | 284.2 MXN | 16 % | 0.48 | 2014 - 2014 |
| NEODREN, S. DE R. L. DE C. V. | 1 | 240.6 MXN | 16.2 % | 0.323 | 2015 - 2015 |
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
Instrumental de cirugia de especialidades
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=537.716.0915.00&format=csv")
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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=537.716.0915.00&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=537.716.0915.00")
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=537.716.0915.00&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=537.716.0915.00&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=537.716.0915.00&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=537.716.0915.00')
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=537.716.0915.00')