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Descripción
CATETER PARA EXTRACCION DE CALCULOS DE VIAS BILIARES, CON DOBLE VIA. LONGITUD. 200 CM CALIBRE. 4.8 FR BALON. 2 ML.
Clave de producto IMSS
060.167.6463.12
Cada círculo representa una de las 4 compras de CÁNULAS realizadas por el IMSS entre los años 2013 y 2017.
| INSTITUCIÓN | ESTADO | CANTIDAD | MONTO TOTAL | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | ÚLTIMA COMPRA |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Delegación Michoacán Almacen Delegacional En Michoacan | Michoacán | 2 | 7,812.8 MXN | 1,077.6 MXN | 16 % | 0.32 | 12 de junio de 2015 |
| Delegación Norte del DF Almacen Delegacional En El D.f. Zona Norte | Ciudad de México | 1 | 20,330.2 MXN | 2,804.2 MXN | 16 % | 0.96 | 11 de septiembre de 2017 |
| Delegación Querétaro Almacen Delegacional En Queretaro | Querétaro | 1 | 45,219.1 MXN | 6,237.1 MXN | 16 % | 3.84 | 12 de febrero de 2013 |
| PROVEEDOR | COMPRAS | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | PERIODO DE TIEMPO |
|---|---|---|---|---|---|
| BOSTON SCIENTIFIC DE MEXICO, S. A. DE C. V. | 1 | 518.4 MXN | 15.4 % | 0.154 | 2015 - 2015 |
| ESTRATEGIA HOSPITALARIA S.A. DE C.V. | 1 | 559.2 MXN | 16.6 % | 0.166 | 2015 - 2015 |
| HI-TEC MEDICAL, S.A. DE C.V. | 1 | 6,237.1 MXN | 16 % | 3.84 | 2013 - 2013 |
| TRANSMEDICA, S.A. DE C.V. | 1 | 2,804.2 MXN | 16 % | 0.96 | 2017 - 2017 |
Fecha de actualización en QQW
3 de octubre de 2022
Fuente(s)
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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=060.167.6463.12")
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=060.167.6463.12')
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=060.167.6463.12')