Descripción
TIJERA FOMON, DE TUNGSTENO, ANGULADA, LONGITUD TOTAL 136 MM.
Clave de producto IMSS
537.857.1458.01
Cada círculo representa una de las 14 compras de TIJERA 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 Durango Almacen Delegacional En Durango | Durango | 3 | 5,648.8 MXN | 715.2 MXN | 10.7 % | 0.8 | 30 de noviembre de 2017 |
| Delegación San Luis Potosí Almacen Delegacional En San Luis Potosi | San Luis Potosi | 3 | 7,310.8 MXN | 1,567.8 MXN | 27 % | 1.62 | 24 de julio de 2018 |
| Delegación Coahuila Almacen Delegacional En Coahuila | Coahuila | 2 | 4,970.6 MXN | 460.3 MXN | 8 % | 0.16 | 4 de noviembre de 2015 |
| Delegación Aguascalientes Almacen Delegacional En Aguascalientes | Aguascalientes | 1 | 2,493.5 MXN | 534.5 MXN | 27.3 % | 0.546 | 8 de junio de 2015 |
| Delegación Estado de México Oriente Almacen Delegacional En Estado De Mexico Oriente | Estado de México | 1 | 10,753.2 MXN | 1,483.2 MXN | 16 % | 0.48 | 16 de julio de 2012 |
| Delegación Estado de México Poniente Almacen Delegacional En El Estado De Mexico Poniente | Estado de México | 1 | 1,837.4 MXN | 253.4 MXN | 16 % | 0.32 | 6 de junio de 2014 |
| Delegación Hidalgo Almacen Delegacional En Hidalgo | Hidalgo | 1 | 2,041.6 MXN | 82.6 MXN | 4.22 % | 0.0843 | 6 de agosto de 2015 |
| Delegación Quintana Roo Almacen Delegacional En Quintana Roo | Quintana Roo | 1 | 4,036.8 MXN | 556.8 MXN | 16 % | 0.64 | 5 de febrero de 2013 |
| H. de Especialidades No. 2, "Luis Donaldo Colosio Murrieta", Centro Médico Nacional del Noroeste, Cd. Obregón Sonora Umae Especialidades Sonora | Sonora | 1 | 4,339.7 MXN | 2,269.3 MXN | 109.6 % | 2.19 | 19 de julio de 2016 |
| PROVEEDOR | COMPRAS | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | PERIODO DE TIEMPO |
|---|---|---|---|---|---|
| QUIRURGICA ORTOPEDICA, S. A. DE C. V. | 7 | 1,656.7 MXN | 12 % | 1.84 | 2011 - 2018 |
| ADRIANA MARCELA ROJO NORIEGA | 1 | 962.3 MXN | 49.1 % | 0.982 | 2015 - 2015 |
| BELTRAN SILVA MAURICIO | 1 | 1,483.2 MXN | 16 % | 0.48 | 2012 - 2012 |
| DEWIMED, S. A. | 1 | 460.3 MXN | 16 % | 0.16 | 2010 - 2010 |
| HEMOST, S. A. DE C. V. | 1 | 556.8 MXN | 16 % | 0.64 | 2013 - 2013 |
| INSTRUMENTOS Y ACCESORIOS AUTOMATIZADOS, S.A. DE C | 1 | - MXN | - | - | 2016 - 2016 |
| MEDICINA MINIMA INVASIVA, S.A DE C.V. | 1 | 534.5 MXN | 27.3 % | 0.546 | 2015 - 2015 |
| MULTISERVICIOS METZOR, S. DE R.L. DE C.V. | 1 | 2,269.3 MXN | 109.6 % | 2.19 | 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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Fecha de actualización en QQW
12 de marzo de 2022
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=IMPORTDATA("https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=537.857.1458.01&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=537.857.1458.01&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=537.857.1458.01")
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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=537.857.1458.01&format=csv")
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import csv, urllib2
#Read data into python
response = urllib2.urlopen('https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=537.857.1458.01&format=csv')
data = csv.reader(response)
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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=537.857.1458.01&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=537.857.1458.01')
data = json.loads(response.read())
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import pandas as pd
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df = pd.read_json('https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=537.857.1458.01')