Grameg - Grupo de Assistencia Medica da Gloria

Ativa

Grameg Grupo de Assistencia Medica da Gloria Ltda

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CNPJ 32.428.211/0001-16
36 anos desde 05/09/1989
Matriz
25 mil capital
Sociedade Empresária Limitada
VILA VELHA/ES

86.10-1-01 Atividades de atendimento hospitalar, exceto pronto-socorro e unidades para atendimento a urgências

Endereco

NORDESTE, 114

GLORIA

VILA VELHA / ES

CEP: 29122-605

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Contato

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Atividades Econômicas (CNAE)

Atividade Principal

86.10-1-01 Atividades de atendimento hospitalar, exceto pronto-socorro e unidades para atendimento a urgências

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Quadro Societario (18)

Nome	CPF/CNPJ	Qualificacao	Entrada
ANTONIO TADEU NEVES	***	Sócio-Administrador	1989-09-05
JORGE MANTA MALAQUIAS	***	Sócio	1989-09-05
SERGIO LUCIO CAUS	***	Sócio-Administrador	1989-09-05
ROSEMERI MIRANDA PEREIRA	***	Sócio-Administrador	1989-09-05
AECIO TADEU ROSETTI DE ALMEIDA	***	Sócio-Administrador	1989-09-05
ELIANETH DE OLIVEIRA BEZERRA	***	Sócio-Administrador	1989-09-05
CHRISTINA MARIA DRUMMOND BRANDAO ROCHA	***	Sócio-Administrador	1989-09-05
CRISTIANE DE OLIVEIRA RANGEL	***	Sócio	2012-03-19
LEONARDO KOEHLER GURTLER	***	Sócio	2012-03-19
ADRIANA MARIA DRUMMOND BRANDAO	***	Sócio	2012-03-19
MARCOS LYRA QUINTAES	***	Sócio	2012-03-19
ALEXANDER HATSUMURA CASINI	***	Sócio	2012-03-19
ARTHUR RANGEL ZANON	***	Sócio	2020-10-01
ANDERSON DE LIMA ALVES	***	Sócio-Administrador	2020-10-01
BRUNO GAVE RODRIGUES	***	Sócio	2020-10-01
RAPHAEL SUEIRO FELIPPE	***	Sócio-Administrador	2020-10-01
ALEXANDRE DE OLIVEIRA ZAM	***	Sócio	2020-10-01
RODOLPHO SUEIRO FELIPPE	***	Sócio	2020-10-01

Distribuição etária dos sócios

31–40

41–50

51–60

61–70

71–80

Acima de 80

18 de 18 sócios com faixa etária informada

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Entrada de 6 socios

ARTHUR RANGEL ZANON, ANDERSON DE LIMA ALVES e mais 4 - Sócio, Sócio-Administrador

mar./2012

Entrada de 5 socios

CRISTIANE DE OLIVEIRA RANGEL, LEONARDO KOEHLER GURTLER e mais 3 - Sócio

set./1989

Entrada de 7 socios

ANTONIO TADEU NEVES, JORGE MANTA MALAQUIAS e mais 5 - Sócio-Administrador, Sócio

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Modelos preditivos baseados em machine learning — risco financeiro, fiscal, encerramento e chances de recuperação

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Estimativas estatísticas baseadas em dados públicos — não constituem rating de crédito ou avaliação individualizada.

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