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环境健康素养（EHL）对公众健康意义重大。为评估巴西联邦区居民 EHL 水平并找出预测其水平的社会经济特征，研究人员进行研究。结果验证了相关量表在巴西的有效性，发现社会脆弱性特征可预测 EHL。该研究为政策制定等提供依据。
在当今时代，环境与人类健康的关联日益紧密。微塑料现身饮用水，转基因生物安全性引发热议，呼吸的空气也可能潜藏危害。环境健康素养（EHL）聚焦于环境因素对人类健康的重大影响，强调公众认知和参与对识别、减轻环境健康风险的重要性。然而，在不同文化背景下，EHL 的测量和理解存在差异。此前，缺乏针对巴西文化背景的 EHL 量表测试与验证，也鲜见运用机器学习方法预测 EHL 水平的研究。在此背景下，巴西 Funda??o Getulio Vargas 的研究人员开展了相关研究，成果发表于《Scientific Reports》 ，为该领域发展提供了关键支撑。
研究人员为了验证环境健康素养量表在巴西联邦区的有效性，并确定能够预测个人 EHL 水平的主要社会经济特征，采用了多种关键技术方法。在数据收集方面，研究人员将环境健康素养量表翻译成巴西葡萄牙语，通过在不同公共场所随机拦截调查的方式，对 452 人进行问卷调查，最终得到有效样本 397 人。在数据分析阶段，运用确认性因子分析（CFA）测试量表结构在巴西背景下的统计有效性；针对 CFA 结果不理想的空气量表，采用探索性因子分析（EFA）确定更合适的结构；利用 McDonald’s 总 ω 系数评估模型内部一致性，通过 Kaiser–Meyer–Olkin（KMO）检验和 Bartlett 球形检验判断数据是否适合进行因子分析；运用随机森林机器学习算法预测 EHL 得分，并通过 Shapley 值分析确定重要预测变量 。
在研究结果部分，首先是描述性统计。通过对空气、食物、水和一般环境健康四个量表的统计分析发现，四个量表均值和中位数差异不大，表明数据分布相对均匀。其中，食物量表得分较高，空气量表得分较低，反映出当地居民在食物相关环境健康知识方面素养较高。
其次是确认性因子分析结果。空气量表模型的测量抽样充足性（MSA）为 0.6，比较拟合指数（CFI）为 0.851，Tucker-Lewis 指数（TLI）为 0.790，表明模型拟合度一般，需要进一步优化。食物量表 MSA 为 0.78，CFI 为 0.970，TLI 为 0.956，虽模型整体拟合良好，但部分指标显示仍有改进空间。水量表排除两个不适合巴西国情的项目后，MSA 为 0.69，CFI 为 0.981，TLI 为 0.976，表明模型拟合良好，能有效测量相关维度。一般量表 MSA 为 0.66，CFI 为 0.961，TLI 为 0.942，同样显示模型拟合较好，但也存在可优化之处。
然后是空气量表结构调整。鉴于空气量表原结构拟合不佳，研究人员进行探索性分析。最终确定的三因素模型拟合度更好，McDonald’s 总 ω 系数达到 0.64，较之前有所提高，但仍有提升空间。
最后是随机森林分析。研究发现，教育程度、收入、年龄、种族、残疾状况和持续用药情况等是预测 EHL 水平的重要因素。例如，在空气量表预测中，拥有完整大学学位的人预测得分更高；在食物量表中，完整大学学位和完整高中学位对预测影响显著；水量表中，20 - 30 岁年龄组、使用私人医疗保健等因素影响较大；一般量表中，大学学位、残疾状况等因素作用突出。
研究结论表明，水、食物和一般环境健康量表在巴西背景下具有实证心理测量效度，空气量表经结构调整后也更具适用性。通过 Shapley 值分析确定的社会经济预测因素，为制定针对性干预措施提供了依据。例如，政策制定者可针对教育程度低、收入低和年轻群体开展宣传教育活动，提高公众对环境健康问题的认知和参与度。同时，研究也指出存在的局限性，如样本非随机抽样可能导致选择偏差，问卷项目措辞可能影响结果等，为后续研究指明了方向。该研究为环境健康素养在巴西及其他地区的研究和实践提供了重要参考，推动了环境健康领域的发展，有助于提升公众环境健康素养，促进公众健康与环境的和谐发展。
