Descripción
DE VINIL NEGRO DE 3 ARGOLLAS TAMAÑO CARTA DE 1 PULGADA.
Clasificación
Artículos de consumo. Papeleria
Clave de producto IMSS
311.182.1470.00
Cada círculo representa una de las 10 compras de CARPETA PANORAMICA realizadas por el IMSS entre los años 2009 y 2018.
| INSTITUCIÓN | ESTADO | CANTIDAD | MONTO TOTAL | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | ÚLTIMA COMPRA |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| H. de Especialidades Núm 71, Torreón, Coahuila Umae Especialidades Coahuila | Coahuila | 3 | 40,832 MXN | 19,516.6 MXN | 100.7 % | 98.7 | 27 de junio de 2018 |
| Delegación Jalisco Almacen Delegacional En Jalisco | Jalisco | 2 | 183,658.2 MXN | 25,332.2 MXN | 16 % | 1,280 | 1 de enero de 2012 |
| H. de Cardiología, Centro Médico Nacional Siglo XXI Umae Cardiologia C.m.n. Siglo Xxi | Ciudad de México | 2 | 12,734 MXN | - MXN | - | - | 6 de abril de 2018 |
| Delegación Coahuila Almacen Delegacional En Coahuila | Coahuila | 1 | 1,662.6 MXN | 229.3 MXN | 16 % | 10.4 | 27 de agosto de 2012 |
| Delegación Sur del DF Almacen Delegacional En El D.f. Zona Sur | Ciudad de México | 1 | 111.8 MXN | 14.6 MXN | 15 % | 0.6 | 10 de junio de 2009 |
| Oficinas Centrales Almacen De Programas Especiales Y Red Fria | 1 | 5,231.6 MXN | 721.6 MXN | 16 % | 35.2 | 6 de octubre de 2014 |
| PROVEEDOR | COMPRAS | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | PERIODO DE TIEMPO |
|---|---|---|---|---|---|
| ROLANDO VILLANUEVA BELTRAN DEL RIO | 3 | 19,516.6 MXN | 100.7 % | 98.7 | 2017 - 2018 |
| COMERCIALIZADORA DAMAG, S.A. DE C.V. | 2 | 16,489.5 MXN | 16 % | 772 | 2012 - 2012 |
| DISTRIBUIDORA CALVER, S.A. DE C.V. | 2 | - MXN | - | - | 2016 - 2018 |
| GRUPO VITECE, S.A. DE C.V. | 1 | 721.6 MXN | 16 % | 35.2 | 2014 - 2014 |
| MABA OFFICE AND SCHOOL CO, S.A. DE C.V. | 1 | 9,072 MXN | 16 % | 518.4 | 2011 - 2011 |
| SANCHEZ AMEZCUA GABRIEL ANTONIO | 1 | 14.6 MXN | 15 % | 0.6 | 2009 - 2009 |
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.
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Tipo de entidad
Papeleria
Fecha de actualización en QQW
3 de octubre de 2022
Fuente(s)
Forman parte del proyecto
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=IMPORTDATA("https://api.beta.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=311.182.1470.00&format=csv")
=SERVICIOWEB("https://api.beta.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=311.182.1470.00&format=csv")
Selecciona la celda y ve al menú Datos > Texto a columnas...
=WEBSERVICE("https://api.beta.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=311.182.1470.00&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.beta.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=311.182.1470.00")
Agrega en tu código:
#Read CSV data into R
datos<-read.csv("https://api.beta.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=311.182.1470.00&format=csv")
Agrega en tu código:
import csv, urllib2
#Read data into python
response = urllib2.urlopen('https://api.beta.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=311.182.1470.00&format=csv')
data = csv.reader(response)
Agrega en tu código:
import pandas as pd
#Read data into pandas
df = pd.read_csv ('https://api.beta.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=311.182.1470.00&format=csv')
Agrega en tu código:
import json, urllib
#Read JSON data into python
response = urllib2.urlopen('https://api.beta.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=311.182.1470.00')
data = json.loads(response.read())
Agrega en tu código:
import pandas as pd
#Read JSON data into pandas
df = pd.read_json('https://api.beta.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=311.182.1470.00')