Descripción
Separador Blount para menisco longitud de 170 a 180 mm juego de 2
Clasificación
Material médico. Instrumental de cirugia de especialidades
Clave de producto IMSS
537.814.9057.00
Presentación
Pieza
Cada círculo representa una de las 11 compras de SEPARADOR realizadas por el IMSS entre los años 2010 y 2018.
| INSTITUCIÓN | ESTADO | CANTIDAD | MONTO TOTAL | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | ÚLTIMA COMPRA |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Delegación Zacatecas Almacen Delegacional En Zacatecas | Zacatecas | 3 | 7,734.9 MXN | 1,130.9 MXN | 17.5 % | 1.53 | 6 de julio de 2017 |
| H. de Especialidades No. 14 "Adolfo Ruíz Cortines", Veracruz. Umae Especialidades Veracruz (nte.) | Veracruz | 2 | 4,790.8 MXN | 797.5 MXN | 19.1 % | 0.764 | 2 de febrero de 2011 |
| Delegación Coahuila Almacen Delegacional En Coahuila | Coahuila | 1 | 1,322.4 MXN | 45.7 MXN | 3.58 % | 0.0358 | 6 de julio de 2010 |
| Delegación Durango Almacen Delegacional En Durango | Durango | 1 | 5,776.8 MXN | 1,213.9 MXN | 26.6 % | 1.33 | 27 de junio de 2016 |
| Delegación Guanajuato Almacen Delegacional En Guanajuato | Guanajuato | 1 | 6,032 MXN | - MXN | - | - | 20 de agosto de 2018 |
| Delegación Hidalgo Almacen Delegacional En Hidalgo | Hidalgo | 1 | 1,856 MXN | 192 MXN | 11.5 % | 0.231 | 6 de agosto de 2015 |
| Delegación Oaxaca Almacen Delegacional En Oaxaca | Oaxaca | 1 | 1,633.3 MXN | - MXN | - | - | 3 de noviembre de 2016 |
| Delegación Quintana Roo Almacen Delegacional En Quintana Roo | Quintana Roo | 1 | 6,823.5 MXN | 3,129.4 MXN | 84.7 % | 1.69 | 9 de mayo de 2018 |
| PROVEEDOR | COMPRAS | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | PERIODO DE TIEMPO |
|---|---|---|---|---|---|
| QUIRURGICA ORTOPEDICA, S. A. DE C. V. | 7 | 1,553.3 MXN | 11.4 % | 2.08 | 2011 - 2018 |
| DEWIMED, S. A. | 1 | 45.7 MXN | 3.58 % | 0.0358 | 2010 - 2010 |
| DURFA, S. A. DE C. V. | 1 | 1,213.9 MXN | 26.6 % | 1.33 | 2016 - 2016 |
| GENESIS HEALTHCARE ADVISERS, S. A. DE C. V. | 1 | 3,129.4 MXN | 84.7 % | 1.69 | 2018 - 2018 |
| HIDRO HOSPITAL, S.A. DE C.V. | 1 | 567.1 MXN | 22.2 % | 0.444 | 2010 - 2010 |
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=537.814.9057.00&format=csv")
=SERVICIOWEB("https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=537.814.9057.00&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=537.814.9057.00&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=537.814.9057.00")
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=537.814.9057.00&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=537.814.9057.00&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=537.814.9057.00&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=537.814.9057.00')
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=537.814.9057.00')