Salute Ambientale in Brasile: Quanto Ne Sappiamo Davvero? La Scienza Ce Lo Svela

Ciao a tutti! Oggi voglio parlarvi di qualcosa che mi sta davvero a cuore e che, ne sono convinto, riguarda ognuno di noi: la nostra connessione con l’ambiente e come questa influenzi la nostra salute. Avete mai sentito parlare di Alfabetizzazione Sanitaria Ambientale (o EHL, dall’inglese Environmental Health Literacy)? Sembra un parolone, ma in realtà è un concetto fondamentale. Si tratta della nostra capacità di capire come i fattori ambientali – l’aria che respiriamo, l’acqua che beviamo, il cibo che mangiamo – impattano sulla nostra salute e di come possiamo agire per proteggerci e mitigare i rischi.

Perché è così importante l’EHL?

Viviamo in un’epoca, l’Antropocene, in cui le attività umane stanno cambiando il pianeta a un ritmo senza precedenti. Microplastiche nell’acqua, dibattiti sulla sicurezza degli OGM, inquinamento atmosferico… siamo costantemente esposti a potenziali rischi ambientali. Capire questi rischi è il primo passo non solo per adottare comportamenti più sani a livello individuale, ma anche per spingere verso politiche pubbliche più efficaci. Pensate alla storia del DDT: la consapevolezza pubblica sui suoi danni ha portato a vietarlo in molti paesi. Ecco, l’EHL serve proprio a questo: a renderci cittadini più informati e partecipi nelle decisioni che riguardano la nostra salute e quella del pianeta. L’EHL, infatti, si basa su conoscenze che provengono da diverse aree: la classica “health literacy” (la capacità di comprendere informazioni sulla salute), la comunicazione del rischio, le scienze ambientali e molto altro. È un campo in continua evoluzione, ma alcuni punti fermi ci sono:

• Comprendere il legame tra ambiente e salute.
• Saper distinguere i fatti dalle opinioni basandosi su conoscenze scientifiche.
• Essere consapevoli di come possiamo influenzare le politiche ambientali.

La nostra ricerca in Brasile: misurare per capire

Proprio per l’importanza di questo tema, insieme ad altri ricercatori, abbiamo deciso di intraprendere uno studio nel Distrito Federal, in Brasile. Il nostro obiettivo? Valutare il livello di EHL della popolazione locale e capire quali caratteristiche socioeconomiche potessero aiutarci a prevederlo. Perché misurare l’EHL? Perché ci permette di identificare le lacune in termini di conoscenze, atteggiamenti e comportamenti. Con questi dati alla mano, è possibile proporre politiche basate sull’evidenza, valutare l’efficacia degli interventi e monitorare i progressi nel tempo.

Per farlo, abbiamo utilizzato uno strumento specifico, la EHL Scale, sviluppata originariamente negli Stati Uniti. Questa scala valuta conoscenze, attitudini e comportamenti riguardo alla salute ambientale in generale e in ambiti specifici come acqua, cibo e aria. Abbiamo tradotto e adattato culturalmente il questionario al contesto brasiliano – un passo fondamentale, perché ciò che funziona in un posto potrebbe non avere senso in un altro.

Abbiamo somministrato il questionario a 397 persone, selezionate casualmente in luoghi di grande affluenza (supermercati, centri sanitari, stazioni dei trasporti) in diverse aree del Distrito Federal. Abbiamo cercato di ottenere un campione il più possibile diversificato per età, genere, livello di istruzione, reddito ed etnia. È stato un lavoro impegnativo ma fondamentale per avere un quadro realistico. Ovviamente, tutto è stato fatto nel pieno rispetto delle norme etiche e con il consenso informato dei partecipanti.

Cosa abbiamo scoperto sulla validità della scala?

Una volta raccolti i dati, siamo passati all’analisi statistica. Abbiamo usato tecniche come l’analisi fattoriale confermativa (CFA) ed esplorativa (EFA) per verificare se la struttura della scala EHL funzionasse bene anche nel contesto brasiliano. I risultati sono stati incoraggianti! Le scale relative alla salute ambientale generale, al cibo e all’acqua hanno mostrato una buona validità psicometrica. Questo significa che lo strumento, una volta adattato, è affidabile per misurare l’EHL in Brasile.

Tuttavia, abbiamo incontrato qualche difficoltà con la scala relativa all’aria. Alcune domande non erano culturalmente appropriate per il Brasile. Ad esempio, domande sull’uso di condizionatori (non così diffusi come in altri paesi), sullo stoccaggio di benzina in casa (vietato per legge) o sull’uso di mascherine durante le pulizie domestiche (poco comune). Questo ci ha confermato quanto sia cruciale l’adattamento culturale degli strumenti di ricerca! Per la scala dell’aria, quindi, abbiamo dovuto fare un passo in più: attraverso un’analisi fattoriale esplorativa, abbiamo proposto una struttura più snella e adatta al contesto locale, composta da meno domande ma risultata più affidabile. Questa nuova versione ridotta della scala dell’aria ha poi superato il test di conferma su una parte del campione.

Prevedere l’EHL: entra in gioco il Machine Learning!

Qui arriva la parte forse più affascinante. Non ci siamo limitati a validare la scala, volevamo anche capire quali fattori socioeconomici fossero i migliori predittori dei livelli di EHL. Invece di usare solo metodi statistici tradizionali, abbiamo deciso di applicare un algoritmo di Machine Learning chiamato Random Forest. Immaginatelo come un insieme di “alberi decisionali” che lavorano insieme per fare previsioni. Nel nostro caso, l’obiettivo era prevedere il punteggio EHL di una persona basandosi sui suoi dati socio-demografici (età, istruzione, reddito, etnia, ecc.).

Per capire quali fossero le variabili più importanti nelle previsioni del modello, abbiamo usato una tecnica chiamata SHAP (Shapley Additive exPlanations). In pratica, ci permette di “aprire la scatola nera” dell’algoritmo e vedere quanto ogni singola caratteristica (es. avere una laurea, avere un certo reddito) contribuisca alla previsione finale del punteggio EHL.

I fattori chiave che influenzano l’EHL in Brasile

E cosa è emerso da questa analisi predittiva? I risultati sono stati molto chiari e, per certi versi, confermano quanto già si sospettava, ma con una forza data dai numeri e dal modello predittivo:

• Istruzione: È emersa come un fattore potentissimo. Avere una laurea completa è risultato essere il predittore positivo più forte per quasi tutte le scale EHL. Chi ha livelli di istruzione più bassi tende ad avere punteggi EHL inferiori.
• Reddito: Anche il reddito gioca un ruolo significativo. Livelli di reddito più bassi sono spesso associati a punteggi EHL inferiori. Questo purtroppo riflette disuguaglianze sociali più ampie, dove chi ha meno risorse economiche vive spesso in condizioni abitative e ambientali più svantaggiate.
• Età: Curiosamente, nel nostro campione, i giovani adulti (20-30 anni) hanno mostrato punteggi EHL tendenzialmente più bassi su alcune scale. Questo è un dato un po’ in controtendenza con altra letteratura e merita approfondimenti, ma potrebbe indicare una specifica vulnerabilità o sfida per questa fascia d’età nel contesto studiato.
• Altre condizioni: Anche la presenza di disabilità o l’uso continuativo di farmaci sono emersi come predittori importanti, spesso associati a punteggi EHL più bassi, suggerendo una possibile maggiore vulnerabilità o diverse priorità legate alla salute.
• Etnia e Genere: Anche queste variabili sono risultate rilevanti, sebbene con impatti diversi a seconda della specifica scala EHL analizzata (acqua, cibo, aria, generale). Ad esempio, essere donna è spesso associato a punteggi leggermente più alti sulla scala generale.

Questi risultati, ottenuti grazie all’analisi SHAP, ci dicono che le caratteristiche legate alla vulnerabilità sociale sono fortemente predittive dei livelli di EHL.

Cosa possiamo fare con queste informazioni?

Capire chi sono le persone con livelli di EHL più bassi è fondamentale per agire. Questi risultati offrono spunti preziosi per chi si occupa di politiche pubbliche, per i professionisti della salute e per gli attivisti ambientali. Possiamo, ad esempio:

• Sviluppare campagne di comunicazione e programmi educativi mirati specificamente per i gruppi risultati più vulnerabili (persone con bassa istruzione, basso reddito, giovani adulti nel nostro campione).
• Promuovere iniziative a livello comunitario per migliorare l’accesso a informazioni affidabili sulla salute ambientale.
• Adattare i messaggi e i canali di comunicazione per raggiungere efficacemente questi gruppi.

Limiti e prospettive future

Come ogni ricerca, anche la nostra ha dei limiti. Il campionamento non è stato perfettamente casuale, quindi bisogna essere cauti nel generalizzare i risultati all’intera popolazione del Distrito Federal. Inoltre, potrebbero esserci altri fattori che influenzano l’EHL che non abbiamo considerato. Per il futuro, sarebbe utile condurre studi con campionamento casuale e continuare a validare e affinare gli strumenti di misurazione, magari esplorando ulteriormente le specificità culturali.

In conclusione

Questo studio ci ha permesso non solo di confermare la validità (con i dovuti adattamenti) della scala EHL per il contesto brasiliano, ma anche di identificare con precisione, grazie al machine learning, i fattori socioeconomici che meglio predicono i livelli di alfabetizzazione sanitaria ambientale. L’istruzione si conferma una leva potentissima, ma anche reddito, età e altre condizioni di vulnerabilità giocano un ruolo cruciale. Spero che queste scoperte possano contribuire a informare strategie più efficaci per comunicare i rischi ambientali e promuovere comportamenti più sani e sostenibili, sia per la nostra salute che per quella del nostro meraviglioso, ma fragile, pianeta. È una sfida che riguarda tutti noi!

Fonte: Springer