ABSTRACT
Um dos principais objetivos dos estudos epidemiológicos é a estimação de efeitos causais. E a inferência causal deve ser discutida tanto por estudos experimentais quanto por estudos observacionais. Uma importante limitação na interpretação causal de estudos observacionais é a possível presença de confundidores não observados (hidden bias). Uma estratégia para avaliar o possível efeito de um confundidor não observado é através de uma análise de sensibilidade, que determina quão forte deveriam ser os efeitos de um confundidor não observado de modo a explicar uma aparente associação. A proposta deste artigo é rever e integrar dois métodos independentes de análise de sensibilidade: um devido a Greenland, sob uma perspectiva epidemiológica; e outro devido a Rosenbaum, sob uma perspectiva estatística. A combinação de questões estatísticas e epidemiológicas torna a análise de sensibilidade mais completa e direta, e deve estimular sua necessária difusão e mais aplicações. Como os estudos observacionais são mais sujeitos a vieses e confundimento, uma análise de sensibilidade considerando aspectos estatísticos e epidemiológicos fortalece o processo de inferência causal.