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Descripción
Para drenaje ventricular y monitoreo de líquido cefalorraquídeo incluye: Un catéter ventricular de elastómero de silicón radiopaco de 20 a 35 cm de longitud un estilete de acero inoxidable para la colocación del catéter un trocar curvo de acero inoxidable con punta aguda para el paso del catéter subcutáneamente válvula de conexión con catéter distal tabla integrada de presión intracraneal en mm de Hg y cm de agua cámara de goteo de 50 a 75 cm con válvula antirreflujo y tapa para conservar la esterilidad tubo de plástico de 150 a 170 cm de longitud con dos pinzas para ajuste dos Llaves. de paso dos sitios para inyección una bolsa de recolección de vinil con capacidad para 700 ml con marcas cada 50 ml y asa para colgar ajustable a la altura deseada. Estéril y desechable
Clasificación
Material médico. Material de curacion
Clave de producto IMSS
060.345.2483.00
Presentación
Equipo
Cada círculo representa una de las 2 compras de EQUIPOS realizadas por el IMSS entre los años 2009 y 2009.
| INSTITUCIÓN | ESTADO | CANTIDAD | MONTO TOTAL | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | ÚLTIMA COMPRA |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Delegación Tabasco | Tabasco | 2 | 23,575 MXN | 766.7 MXN | 4.88 % | 0.112 | 13 de mayo de 2009 |
| PROVEEDOR | COMPRAS | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | PERIODO DE TIEMPO |
|---|---|---|---|---|---|
| FERNANDEZ DE LARA CASTILLO JUAN MANUEL | 2 | 766.7 MXN | 4.88 % | 0.112 | 2009 - 2009 |
Tipo de entidad
Material de curacion
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=060.345.2483.00")
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=060.345.2483.00')
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=060.345.2483.00')