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Descripción
CA 19-9. ESTUCHE PARA LA DETERMINACION DE CA 19-9 SERICA. MARCADOR TUMORAL POR RADIOINMUNOANALISIS, CON TECNICA DE IRMA (INMUNORADIOMETRICA) ANTICUERPOS MONOCLONALES, CON CONTROLES PROPIOS INCLUIDOS, FASE SOLIDA, CON PORCENTAJE DE
Clave de producto IMSS
080.826.1994.11
Cada círculo representa una de las 22 compras de REACTIVOS PARA PRUEBAS POR RADIOINMUNOANÁLISIS 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, "Lic. Ignacio García Tellez" Centro Médico Nacional de Occidente, Jalisco Umae Especialidades Jalisco | Jalisco | 12 | 4.6 millones MXN | 592,661.3 MXN | 14.4 % | 76 | 9 de mayo de 2018 |
| H. de Especialidades, "Gral. Div. Manuel Avila Camacho", Centro Médico Nacional, Puebla Umae Especialidades Puebla | Puebla | 7 | 223,325.9 MXN | 26,212.1 MXN | 12.4 % | 5.43 | 17 de agosto de 2011 |
| H. de Especialidades No. 1, "Lic. Ignacio García Tellez" Mérida, Yucatán. Umae Especialidades Yucatan | Yucatán | 3 | 760,542.9 MXN | 141,205.3 MXN | 23.2 % | 28 | 1 de enero de 2011 |
| PROVEEDOR | COMPRAS | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | PERIODO DE TIEMPO |
|---|---|---|---|---|---|
| ACCESOFARM, S.A. DE C.V. | 22 | 760,078.7 MXN | 14.9 % | 109.5 | 2009 - 2018 |
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=080.826.1994.11")
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=080.826.1994.11')
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=080.826.1994.11')