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Descripción
AGUJAS PARA PUNCION DE VASOS ARTERIALES FEMORALES POR TECNICA PERCUTANEA. LONGITUD. 38 MM CALIBRE. 21 G.
Clave de producto IMSS
060.040.8843.11
Cada círculo representa una de las 4 compras de AGUJAS 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 Baja California Almacen Delegacional En Baja California Norte | Baja California | 1 | 746.1 MXN | 97.3 MXN | 15 % | 1.35 | 1 de enero de 2009 |
| H. de Especialidades, "Dr. Bernardo Sepulveda Gutiérrez" Centro Médico Nacional Siglo XXI Umae Especialidades C.m.n. Siglo Xxi | Ciudad de México | 1 | 232 MXN | 32 MXN | 16 % | 0.16 | 19 de julio de 2017 |
| H. de Especialidades No. 1, "Lic. Ignacio García Tellez" Mérida, Yucatán. Umae Especialidades Yucatan | Yucatán | 1 | 208.8 MXN | 28.8 MXN | 16 % | 0.16 | 18 de abril de 2018 |
| Oficinas Centrales Ofnas Centrales -reforma- Coordinacion De Abastecimiento | 1 | 4,280.4 MXN | 590.4 MXN | 16 % | 6.56 | 19 de diciembre de 2011 |
| PROVEEDOR | COMPRAS | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | PERIODO DE TIEMPO |
|---|---|---|---|---|---|
| ENDOMEDICA,S. A. DE C. V. | 3 | 716.5 MXN | 15.7 % | 8.07 | 2009 - 2018 |
| MEDSTENT, S.A. DE C.V. | 1 | 32 MXN | 16 % | 0.16 | 2017 - 2017 |
Fecha de actualización en QQW
3 de octubre de 2022
Fuente(s)
Forman parte del proyecto
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Elije el sistema en el cuál deseas utilizar los datos para ver las instrucciones. Para metodología de investigación puedes consultar el Manual para investigar contrataciones abiertas.
Agrega en tu código:
library(rjson)
#Read JSON data into R
data <- fromJSON(file="http://localhost:10010/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=060.040.8843.11")
Agrega en tu código:
import json, urllib
#Read JSON data into python
response = urllib2.urlopen('http://localhost:10010/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=060.040.8843.11')
data = json.loads(response.read())
Agrega en tu código:
import pandas as pd
#Read JSON data into pandas
df = pd.read_json('http://localhost:10010/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=060.040.8843.11')