El corte dinámico y relevante (hacia atrás) ayuda a los programadores en el proceso de depuración al reducir el número de declaraciones en un rastro de ejecución. En este documento, proponemos un enfoque llamado corte podado, que puede reducir aún más el tamaño de los cortes al razonar sobre expresiones booleanas. Agrega solo aquellas partes de una expresión booleana que son responsables del resultado de evaluación de la expresión booleana al conjunto de variables relevantes. Evaluamos empíricamente nuestro enfoque y lo comparamos con el corte dinámico y relevante utilizando tres pequeños puntos de referencia: el sistema de evasión de colisión de tráfico (TCAS), el conjunto de datos Refactory y QuixBugs. El corte podado reduce el tamaño de los cortes de TCAS en promedio en un 10,2%, pero no reduce el tamaño de los cortes de los programas Refactory y QuixBugs. Los tiempos requeridos para calcular cortes dinámicos y relevantes podados son comparables a los tiempos de cálculo de cortes dinámicos y relevantes no podados. Por lo tanto, el corte podado es una extensión del corte dinámico y relevante que puede reducir el tamaño de los cortes mientras tiene un sobrecoste computacional despreciable.