Las decisiones en atención médica deben basarse en la información obtenida de acuerdo con los principios de la medicina basada en la evidencia (EBM). Se publica un número creciente de revisiones sistemáticas que resumen los resultados de los estudios de prevalencia. La interpretación de los resultados de estas revisiones debe ir acompañada de una evaluación de la calidad metodológica de los datos y estudios incluidos. La herramienta de evaluación crítica para los estudios de prevalencia desarrollada y probada por Munn et al. comprende 10 ítems y tiene como objetivo atacar todo tipo de estudios de prevalencia. Este comentario analiza los pros y los contras de diferentes diseños de herramientas de evaluación de calidad y destaca su importancia para las revisiones sistemáticas de los estudios de prevalencia. Más allá de la pilotaje, que se ha realizado en el estudio por Munn et al., Se sugiere aquí que se debe probar la validez de la herramienta, incluida la reproducibilidad y la confiabilidad entre evaluadores. Se concluye que los estudios como el de Munn et al. ayudará a establecer una comprensión crítica de la calidad metodológica y apoyará el uso de revisiones sistemáticas de los estudios de no intervención para la formulación de políticas de salud.
Durante los últimos años, se ha aceptado cada vez más que las decisiones en la atención médica deben basarse en la información obtenida de acuerdo con los principios de la medicina basada en la evidencia (EBM) (1,2). Tradicionalmente, la metodología EBM se ha centrado en las revisiones sistemáticas de los estudios de intervención. Sin embargo, se publican un número creciente de revisiones sistemáticas que resumen los resultados de los estudios de prevalencia, y se han desarrollado técnicas específicas para el metanálisis (síntesis) de este tipo de datos (3).
Buscar y revisar sistemáticamente la evidencia sobre la prevalencia de la enfermedad es importante por una variedad de razones:
Sin embargo, la evidencia no habla por sí misma (5). Debe interpretarse críticamente, y los revisores sean conscientes de la fuerza y las limitaciones de los datos. La interpretación debe ir acompañada de una evaluación de la calidad metodológica de los datos y estudios. Por lo tanto, se ha desarrollado una variedad de herramientas y listas de verificación para apoyar el proceso de evaluación crítica de estudios individuales [para una visión general, ver (6–9)]. En este contexto, es importante aclarar la definición de «calidad metodológica». La Agencia de Investigación y Calidad de la Salud (AHQR) define la calidad metodológica como la medida en que el diseño, conducta y análisis de un estudio ha minimizado la selección, la medición y los sesgos de confusión (8). Aplicando esta definición, el término «calidad metodológica» se usa indistintamente con «riesgo de sesgo» o «validez interna». Sin embargo, muchas herramientas de evaluación crítica también incorporan elementos relacionados con la validez externa, lo que podría ser importante si los resultados de un estudio deben transferirse a otro país o entorno.
La nueva herramienta para la evaluación crítica de los estudios de prevalencia desarrollada y probada por Munn et al. (10) comprende 10 artículos. Además, los autores proporcionan un apéndice con descripciones detalladas y explicaciones que serán útiles para aquellos usuarios que no están familiarizados con las herramientas de evaluación crítica. La herramienta incluye elementos relacionados con la validez interna del estudio (por ejemplo, ¿fueron reclutados los participantes del estudio de manera apropiada?), Pero también algunos sobre la validez externa (por ejemplo, ¿fue el representante de la muestra de la población objetivo?). Si se compara la herramienta con las que ya están disponibles para la evaluación de los estudios de prevalencia, algunas similitudes pero también las diferencias se hacen evidentes. Mientras que el número de elementos/criterios utilizados es muy similar a otras herramientas [p. Ej. Hoy et al. (11): 10 elementos; Loney et al. (12): 8 elementos], la herramienta de Munn et al. Se centra estrictamente en la validez y no evalúa la calidad de los informes, que se incorpora en otras herramientas, como la desarrollada por el Centro Nacional de Colaboración para la Salud Ambiental (NCCEH) (13). En general, es importante distinguir entre la calidad metodológica y la transparencia y la calidad de los informes (9) ya que se ha demostrado que los estudios con calidad de informe similar pueden ser diferentes con respecto a la calidad metodológica (14). Además, la herramienta de Munn et al. difiere de otros con respecto a los tipos de estudio que se cubrirán. Un estudio metodológico reciente concluyó que las herramientas de evaluación de calidad a menudo están diseñadas para abordar un cierto tipo de estudio, en lugar de una pregunta de investigación (8). Por ejemplo, las consecuencias de una intervención pueden estudiarse mediante ensayos controlados aleatorios (ECA) o estudios de observación. En ECA, el cegamiento de los participantes y los observadores es un tema importante que se aborda muchas herramientas de evaluación crítica, como la herramienta Cochrane de Riesgo de BiS (15). Sin cegamiento adecuado, la validez del juicio puede dañarse gravemente. Sin embargo, los mismos efectos de intervención también pueden abordarse por otros tipos de estudio, como ensayos controlados no aleatorios, o incluso estudios de cohortes o estudios de casos y estudios, aunque estos diseños de estudio no son ideales para estas preguntas. Para los diferentes diseños de estudio, otros temas específicos para esos diseños de estudio se vuelven importantes, como el proceso de selección de controles. Están abordados por herramientas diseñadas específicamente para estudios de casos y controles, como la escala Newcastle-Ottawa (NOS) (16). Sin embargo, existen algunas herramientas de evaluación de calidad que tienen como objetivo cubrir una gran variedad de diseños de estudio, como el desarrollado por Cho et al. (17) que fue diseñado para cubrir la intervención, así como los estudios de no intervención. La herramienta informada por Munn et al. Objetivos de atacar todo tipo de estudios que informan datos de prevalencia. Queda por investigar si las herramientas diseñadas para cubrir un diseño de estudio específico proporcionan resultados más transparentes y son más fáciles de aplicar que esas herramientas de evaluación crítica que tienen como objetivo cubrir más de un diseño de estudio.
Dos pasos posteriores son importantes cuando se ha desarrollado una nueva herramienta de evaluación de calidad. Primero, es necesario pilotar la herramienta para probar su aplicabilidad y facilidad de uso. Este paso ha sido realizado por Munn et al. Y los resultados parecen prometedores, como se describe en su artículo. El segundo paso, sin embargo, es de igual importancia. Se debe probar la validez de la herramienta, incluida la reproducibilidad y la confiabilidad entre evaluadores. De hecho, solo una minoría de las herramientas de evaluación de calidad publicadas hasta ahora ha sido validada (8), pero la validación es importante para una mayor mejora de las herramientas (16,18). Munn et al. Debería considerar realizar un estudio de validación de este tipo que seguramente apoyará la aceptación de su herramienta por parte de la comunidad científica.
¿Cómo se hace un estudio de prevalencia?
La validez de los estudios de prevalencia es una función del muestreo, la medición y el análisis. Las respuestas a las siguientes preguntas (ver cuadro en 38) pueden servir como criterios para evaluar estas características.
Un estudio válido alista una muestra que representa con precisión una población objetivo definida. La representatividad es una cualidad asociada con el uso de métodos de muestreo estadístico y una evaluación cuidadosa de las características de los encuestados.
Una muestra proporciona los medios para obtener información sobre un grupo más grande, llamado población objetivo. La población objetivo debe definirse por características compartidas evaluadas y medidas con precisión. Algunas de estas características incluyen edad, sexo, idioma, etnia, ingresos y residencia. Invariablemente, los subconjuntos de la población objetivo son demasiado caros o difíciles de alistar porque, por ejemplo, viven en lugares que son inaccesibles para las encuestas (por ejemplo, áreas remotas, reservas nativas, bases militares, refugios) o hablan idiomas no acomodados por datos recopilación. Estos individuos excluidos deben describirse y su número estimado como una proporción de la población objetivo. Los requisitos para definir la población objetivo e identificar exclusiones sistemáticas son necesarios para brindar a los consumidores de la investigación una base para juzgar la aplicabilidad de un estudio a su pregunta.
El muestreo de probabilidad se basa en el principio de aleatorización para garantizar que cada encuestado elegible tenga una posibilidad conocida de selección; Requiere que los miembros de la población objetivo se identifiquen a través de un marco de muestreo o en la lista de posibles encuestados. Esta lista debe proporcionar acceso a todos los miembros de la población objetivo definida, excepto las exclusiones reconocidas por los autores del estudio. El muestreo de probabilidad viene en una variedad de formas de simple a complejo. En un muestreo aleatorio simple, se selecciona un número predeterminado de unidades (individuos, familias, hogares) del marco de muestreo para que cada unidad tenga la misma posibilidad de ser elegido. Los métodos más complejos pueden incluir un muestreo estratificado en el que una población se divide en subgrupos relativamente homogéneos, llamados estratos, y muestras seleccionadas de forma independiente y con probabilidad conocida de cada estrato; Muestreo de grupos en el que una población se divide en unidades o grupos afiliados, como vecindarios o hogares y una muestra de grupos seleccionados con probabilidad conocida; Muestreo de varias etapas en la que las muestras se seleccionan con probabilidad conocida en orden jerárquico, por ejemplo, una muestra de vecindarios, luego una muestra de hogares, luego una muestra de individuos; o muestreo multifásico en el que se seleccionan los individuos muestreados y los subconjuntos se seleccionan con probabilidad conocida para una evaluación más intensiva. El uso del muestreo de probabilidad es un requisito básico en los estudios de prevalencia.
¿Cuándo usar razon de prevalencia?
La prevalencia representa los casos existentes de una enfermedad y puede verse como una medida del estado de la enfermedad; Es la proporción de personas en una población que tiene una enfermedad:
La prevalencia a menudo es útil ya que refleja la carga de una enfermedad en una determinada población. Esto no se limita a la carga en términos de costos monetarios; También refleja la carga en términos de esperanza de vida, morbilidad, calidad de vida u otros indicadores. El conocimiento de la carga de la enfermedad puede ayudar a los tomadores de decisiones a determinar dónde se deben dirigir las inversiones en atención médica. Por ejemplo, el número prevalente de pacientes con enfermedad renal en etapa terminal (ESRD) predice la necesidad de instalaciones de diálisis y los costos relacionados.
Como ejemplo, en un estudio que se publicó en 2007, Zelmer [2] evaluó la carga económica de ESRD en Canadá. Se utilizó un enfoque basado en prevalencia para estimar los costos directos de atención médica asociados con ESRD. El autor informó que para fines de año 2000, se estima que 24.921 canadienses que vivían con ESRD y los costos directos totales de ESRD en ese año fueron de 1,273 millones de dólares.
Si bien la prevalencia representa los casos existentes de una enfermedad, la incidencia refleja el número de casos nuevos de enfermedad dentro de un cierto período y puede expresarse como un riesgo o tasa de incidencia.
El riesgo es la probabilidad de que un sujeto dentro de una población desarrolle una enfermedad dada u otro resultado de la salud, durante un período de seguimiento específico. Se puede calcular dividiendo el número de sujetos que desarrollan la enfermedad durante un cierto período por el número total de sujetos seguidos durante ese período:
Este riesgo puede interpretarse como una estimación del riesgo de enfermedad en un sujeto individual. Sin embargo, para interpretar un riesgo adecuadamente, es necesario conocer el período de tiempo al que se aplica. Sin la definición de un período de tiempo, un riesgo es un valor sin sentido.
¿Cómo se lleva a cabo un estudio epidemiológico?
Para la mayoría de las enfermedades, incluida la EUS, resulta una fuerte evidencia de que los brotes generalmente ocurren solo cuando varios factores causales se combinan juntos. Muchos de los factores causales que se han identificado o sugerido para EUS, basados en evidencia razonable, pueden estar representados en una red causal. Cabe señalar aquí que hay varios niveles dentro de la web, y que varios factores pueden actuar al mismo nivel, pero no necesariamente al mismo tiempo o intensidad. Cabe señalar que para que ocurra EUS, las combinaciones de factores causales deben conducir en última instancia a la exposición de la dermis, la fijación por A. invadans y la posterior invasión de la dermis y el músculo por el hongo. La dermatitis granulomatosa micótica resultante y la miositis puede considerarse expresión debido a EUS (Lilley et al., 1998).
La naturaleza multifactorial de las causas de EUS también podría representarse utilizando los conceptos de «causa necesaria, causa componente y causa suficiente». Cada combinación de varios factores causales («causas componentes») que en conjunto causan una enfermedad podría considerarse colectivamente como una «causa suficiente» para que se inicie esa enfermedad. Puede ser importante tener en cuenta aquí que diferentes combinaciones de «causas de componentes» pueden dar lugar a un grado suficiente de causa para el inicio de una enfermedad, lo que podría ser diferente, sin embargo, en diferentes circunstancias. Además, se dice que todas las causas suficientes para una enfermedad en particular tienen en común al menos una causa componente, conocida como una «causa necesaria», que siempre debe estar presente como se esperaba para que prevalezca esa enfermedad.
Para EUS, los estudios han sugerido una serie de causas suficientes, y cada una podría compensar sus causas componentes. Cabe señalar aquí que cada una de estas causas suficientes incluye, entre sus causas componentes, una de las causas necesarias reconocidas, a saber, propágulos de A. invadans (Lilley et al., 1998).
¿Qué es un estudio de prevalencia descriptivo?
Un informe del caso es una descripción detallada de la ocurrencia de la enfermedad en una sola persona. Las características inusuales del caso pueden sugerir una nueva hipótesis sobre las causas o mecanismos de la enfermedad.
Ejemplo: inmunodeficiencia adquirida en un bebé; Posible transmisión por medio de productos sanguíneos
En abril de 1983 aún no se había demostrado que el SIDA pudiera transmitirse por sangre o productos sanguíneos. Un bebé nacido con incompatibilidad de Rh; Los productos sanguíneos requeridos de 18 donantes durante 8 semanas y posteriormente desarrollaron infecciones recurrentes inusuales con agentes oportunistas como Candida. El recuento de células T del bebé fue bajo, lo que sugiere el SIDA. No había antecedentes familiares de inmunodeficiencia, pero se descubrió que uno de los donantes de sangre había muerto de SIDA. Esto llevó a los investigadores a plantear la hipótesis de que el SIDA podría transmitirse por transfusión de sangre.
La rabia es casi uniformemente fatal una vez que se desarrolla. A partir de 2005, solo había cuatro sobrevivientes, cada uno de los cuales recibió profilaxis de la rabia después de la mordida, pero antes de que se desarrollaran los síntomas. Willoughby et al. informó sobre una niña de 15 años que rescató y liberó un bate que había golpeado una ventana interior. El bate mordió su dedo índice izquierdo. La herida se lavó con peróxido, pero no se buscó atención médica, y no se administró ninguna profilaxis de la rabia. Un mes después, comenzó a experimentar síntomas neurológicos progresivos que finalmente fueron diagnosticados como rabia. El pilar de su tratamiento fue coma inducido médicamente. Ocho días después, los análisis de sangre demostraron que había comenzado a desarrollar una respuesta inmune al virus de la rabia. Finalmente, el coma se invirtió y el paciente recuperó gradualmente la conciencia. Tenía severos déficits neurológicos, pero mejoró gradualmente. Fue dada de alta a su casa después de 76 días. Cinco meses después de su hospitalización inicial, estaba alerta y comunicativa, pero tenía un discurso persistente y una marcha inestable.
El informe de Willoughby et al. es un ejemplo de un informe de caso: una descripción detallada de un solo tema. El informe es importante porque demuestra que es posible que las víctimas de la rabia sobrevivan, incluso sin profilaxis posterior a la exposición. Sin embargo, no tenemos idea de cuán efectivo podría ser este tratamiento.
¿Qué tipo de estudio es un estudio de prevalencia?
Especificar las preguntas de investigación es esencial para la selección de una población de estudio apropiada, y existen preguntas infinitas. Sin embargo, Keyes y Galea enfatizan dos tipos fundamentales de preguntas de investigación que tienen implicaciones importantes para seleccionar un diseño de estudio apropiado.
- ¿Qué proporción de estudiantes de secundaria fuman? O usar drogas?
- ¿Cuál es la frecuencia de la muerte por enfermedad de la arteria coronaria entre hombres y mujeres en blanco y negro, y cómo ha cambiado esa tasa en los últimos 20 años?
Preguntas como estas requieren muestras que sean representativas de la población que se está estudiando, que es comparable a la población en sus características (y requieren un tamaño de muestra adecuado para minimizar el error de muestreo).
- ¿Qué proporción de estudiantes de secundaria fuman? O usar drogas?
- ¿Cuál es la frecuencia de la muerte por enfermedad de la arteria coronaria entre hombres y mujeres en blanco y negro, y cómo ha cambiado esa tasa en los últimos 20 años?
Preguntas como estas también requieren un tamaño de muestra adecuado para evaluar con precisión la magnitud de un efecto, pero difieren de las preguntas dirigidas a la estimación de los parámetros en que requieren hacer comparaciones, por ejemplo, comparar el riesgo entre las personas expuestas y no expuestas. Al tratar de responder preguntas como estas con respecto a la etiología, no es tan importante que las muestras sean representativas de la población general, pero para una evaluación precisa del efecto, los grupos que se comparan deben ser comparables entre sí con respecto a otros factores que afectan los factores que afectan los factores que afectan los factores que afectan Salir.
Keyes y Galea identifican tres enfoques fundamentales para estudiar el diseño que se pueden aplicar independientemente de si el objetivo de uno es tomar muestras representativas para estimar los parámetros de población o tomar muestras intencionadas para determinar si una exposición o factor determinado causa uno o más resultados de salud.
- ¿Qué proporción de estudiantes de secundaria fuman? O usar drogas?
- ¿Cuál es la frecuencia de la muerte por enfermedad de la arteria coronaria entre hombres y mujeres en blanco y negro, y cómo ha cambiado esa tasa en los últimos 20 años?
La segunda opción solo se utilizará en estudios analíticos, que se cubrirán en un módulo separado, pero las dos primeras opciones se verán en la siguiente sección que describe varios tipos de estudios descritivos.
¿Qué es un estudio descriptivo en epidemiología?
La epidemiología descriptiva describe el brote en términos de persona, lugar y tiempo. La «persona» se refiere a las características sociodemográficas de los casos e incluye variables como edad, etnia, sexo/género, ocupación y estatus socioeconómico. El «lugar» se refiere a relaciones espaciales que son importantes para describir la aparición de enfermedades y pueden incluir variables que describen la agrupación, el estatus rural-urbano, la ciudad, la provincia/territorio o el país. «Tiempo» se refiere al examen de cuándo y durante qué período de tiempo ocurren las enfermedades y pueden describir una epidemia de fuente puntual, tendencias seculares o agrupación temporal. La epidemiología descriptiva forma una de las partes principales de un resumen epidemiológico.
Los objetivos de la epidemiología descriptiva en investigaciones de brotes entéricos son:
- Para evaluar las tendencias en la salud y la enfermedad: se monitorizan las enfermedades para identificar problemas emergentes (por ejemplo, posibles brotes). Se pueden hacer comparaciones entre los grupos de población (por ejemplo, diferentes grupos de edad o sexos), áreas geográficas y períodos de tiempo.
- Para identificar problemas y generar hipótesis (por ejemplo, si las enfermedades están ocurriendo en un área demográfica o geográfica específica, esto podría sugerir hipótesis iniciales para la fuente de un brote). Las hipótesis se pueden probar utilizando métodos analíticos, como un estudio de casos y controles.
Las características y comportamientos sociodemográficos de las personas pueden aumentar o disminuir su riesgo de desarrollar una enfermedad. Por ejemplo, los ancianos y muy jóvenes a menudo tienen un riesgo elevado de infecciones bacterianas y virales. Las edades promedio (mediana), mínima y máxima de los casos, así como las proporciones de casos de acuerdo con el sexo y otras variables relevantes, deben ser parte de cualquier análisis descriptivo. Las tabulaciones cruzadas entre estas variables pueden calcularse para identificar las interrelaciones. Los análisis de la demografía de casos pueden proporcionar información sobre la fuente de un brote, por ejemplo, si la mayoría de los casos son mujeres, jóvenes o viejos, o de un grupo étnico o una comunidad religiosa específica.
¿Qué ventajas tiene un estudio de prevalencia de corte transversal?
La combinación de dos o más resultados del estudio en una sola medida compuesta generalmente da como resultado un aumento en las tasas de incidencia del punto final compuesto y mejora la capacidad de detectar diferencias en el punto final primario. Esta agrupación de diferentes resultados del estudio dará como resultado tasas de eventos más altas y una mayor precisión estadística que posteriormente conducirá al diseño de ensayos clínicos que incluyen menos pacientes, son menos costosos y pueden completarse de manera más oportuna. 8,9 Los beneficios informados incluyen. Evitar los riesgos competitivos en la evaluación de los resultados y abordar casos raros en los que no hay una elección obvia de un resultado de ensayo primario.10,11
La interpretación de los puntos finales compuestos sigue siendo difícil, ya que no hay enfoques estandarizados generalmente aceptados para la interpretación, y evaluar un punto final compuesto como si fuera un único punto final primario es una estrategia inadecuada. Hasta la fecha, queda poca orientación disponible sobre cómo se deben interpretar estos puntos finales agregados.6
Un desafío común que surge en el proceso de interpretación es cómo evaluar un resultado compuesto compuesto por puntos finales de componentes que pueden no ser clínicamente significativos. La combinación de puntos finales de componentes con gran variabilidad en importancia (para pacientes o médicos) plantea preocupaciones sustanciales al intentar usar un punto final compuesto como base para la toma de decisiones médicas. Surgen preocupaciones similares cuando hay un gran gradiente en la frecuencia de los resultados de componentes más y menos importantes, así como en la variabilidad de las estimaciones puntuales de los resultados del componente.
¿Qué es un estudio transversal o de prevalencia?
Posición del problema. Desde 1996, la presión arterial alta (HTA) se ha identificado como una de las prioridades de salud en Martinica, pero su prevalencia general de población nunca se había medido. Además, la obesidad está aumentando en muchos países y se reconoce que las personas obesas son más fácilmente hipertensas que las personas con un índice normal de masa corporal (IMC). El objetivo de este estudio es medir la prevalencia de HTA en la población general martinicana y estudiar la relación entre HTA, estado de peso y nivel socioeconómico.
Métodos. Es una encuesta de población general realizada por un atractivo aleatorio de islotes geográficos, luego hogares de isla, todos los que constituyen la población elegible. La HTA se define por la presión sistólica mayor de 140 mmHg y/o la presión diastólica mayor de 90 mmHg y/o recibiendo un tratamiento antihipertensivo. El estado de peso es estimado por el IMC.
Resultados. El estudio se centró en 1504 personas de 16 años o más con una relación sexual de 0.7 y una edad promedio de 48.3 años en hombres y 48.5 años en mujeres; P = 0.88. La prevalencia de HTA en la muestra del 29 % [CI95 %: 25.9–31.8] aumenta al 22.5 % [CI95 %: 20.1–25.1] en datos enderezados. La prevalencia de sobrepeso es del 33.1 % [CI95 %: 30.2–36.6] y la de la obesidad del 20.1 % [CI95 %: 17.8–22.6]. El sobrepeso es más frecuente en hipertensos que en motoes normales, 73.0 % versus 47.4 %; p <0.001. En hipertensos, el sobrepeso no difiere significativamente entre hombres y mujeres, pero una mayor prevalencia de sujetos obesos se encuentra en las mujeres (35.7 % contra el 20.6 %; p <0.05).
¿Que permite el estudio transversal?
Las secciones transversales geológicas son representaciones gráficas de cortes verticales a través de la tierra utilizada para aclarar o interpretar las relaciones geológicas con o sin mapas acompañantes. Al igual que con otras herramientas aplicadas al desarrollo del petróleo, las secciones transversales se utilizan para retratar información geológica en forma visual para que las características del depósito puedan interpretarse fácilmente. Por ejemplo, una comprensión profunda de las relaciones estructurales y estratigráficas regionales puede conducir a una mejor caracterización de las unidades de flujo de yacimientos (ver unidades de flujo para la caracterización del yacimiento).
Hay dos clases principales de secciones transversales utilizadas para comprender los depósitos de petróleo.
- Secciones transversales estructurales, que muestran la geometría actual de un área
- Secciones transversales estratigráficas, que muestran relaciones geométricas previas al ajustar la elevación de las unidades geológicas a algún horizonte geológico elegido (Figura 1).
Un tercer tipo de sección transversal llamada sección transversal equilibrada es una combinación de estos dos. Este tipo intenta retratar la forma de unidades geológicas antes de algún episodio de deformación (ver evaluación de reservorios estructuralmente complejos). Puede proporcionar conclusiones importantes sobre la geometría actual y las relaciones estratigráficas pasadas.
Las secciones transversales estratigráficas muestran características de unidades estratigráficas correlacionables, como areniscas de yacimientos o lutitas de sellado. También pueden ser vitales para comprender el momento de la deformación al mostrar la cortina del sedimento sobre los pliegues en desarrollo o el engrosamiento de la sección a través de fallas de crecimiento. Los siguientes elementos del diseño de la sección transversal se presentan como si fueran una secuencia. En la práctica, sin embargo, cada opción afecta y se ve afectada por los demás.
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