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为解决发育脑电图（EEG）研究结果的可推广性和可重复性问题，研究人员对 2011 - 2023 年 6 本期刊的儿科 EEG 研究进行系统回顾。结果显示多数研究未完整报告人口统计学信息，样本规模小且代表性不足。这为后续研究指明方向。
在科学研究的长河中，脑电图（Electroencephalography，EEG）宛如一颗璀璨的明珠，自 20 世纪 20 年代被首次用于记录人类大脑活动以来，便在神经科学领域熠熠生辉。EEG 凭借其成本效益高、对运动耐受性强以及时间分辨率高等优势，成为发育神经科学研究的得力助手，为探索认知和情感发展过程、揭示个体差异立下汗马功劳。不仅如此，它在政策制定、临床诊疗和教育实践等诸多领域也发挥着重要作用。
然而，随着研究的深入，一些问题逐渐浮出水面。在发育 EEG 研究中，样本的选取和人口统计学信息的报告存在诸多不足。多数心理学研究基于 “WEIRD” 样本（即来自西方、受过良好教育、工业化、富裕且民主的样本），发育神经科学研究也未能幸免，这使得研究结果的普适性大打折扣。已有研究表明，不同性别、种族、社会经济地位（Socioeconomic Status，SES）以及招募地点的参与者，其 EEG 测量结果存在显著差异。例如，在孟加拉国儿童中，SES 与 EEG 功率的关系与 “WEIRD” 样本中的常见关系相反；在对拒绝的神经反应研究中，不同种族青少年的表现也各不相同。
此外，在神经科学和发育科学领域，研究样本基本人口统计学特征的报告和代表性均存在缺失。过往针对神经成像研究（EEG 和 fMRI）的审查发现，顶尖认知神经科学期刊中，极少有文章报告参与者的种族或民族信息，在 EEG 研究中这一情况更为严重，几乎没有研究报告相关信息。在发育科学研究中，婴儿研究也存在类似问题，多数研究未报告参与者的种族或民族信息，且样本多为来自西欧和北美的白人婴儿和家庭。
样本量同样是一个不容忽视的问题。小样本可能导致研究结果反映的是小群体的特殊特征，而非普遍情况，同时也会降低研究的统计效力，难以检测到较小的效应量，影响研究的可重复性和普适性。在神经科学研究中，小样本现象普遍存在，EEG 研究也不例外，成人 EEG 研究样本量较小，而儿科 EEG 研究因招募参与者、收集数据和培训实验人员困难，样本量问题更为突出。
为了解决这些问题，来自国外的研究人员开展了一项系统回顾研究。该研究对 2011 - 2023 年间发表在 6 本知名期刊上的儿科 EEG 研究进行了全面梳理，旨在评估以往和当前在参与者招募（样本规模和代表性）以及人口统计学报告方面的实践情况。
研究人员首先通过 PubMed 数据库，利用相关关键词筛选出 1072 篇文章，经过层层筛选，最终确定 700 篇实证文章进行分析。在分析过程中，研究人员详细编码了样本量、种族、民族、性别、SES 以及招募地点等特征信息。为确保编码的可靠性，由 4 名编码员对数据进行编码，对于可靠性较低的招募地点编码，进行了重新编码和讨论，以达成完全一致。
在数据分析方面，研究人员从多个维度展开。他们总结了各人口统计学类别的报告率，通过卡方分析检验期刊间的差异，通过相关性分析探究报告率随年份的变化趋势；分析了报告参与者人口统计学信息的研究的样本构成，包括不同种族、民族和性别参与者的数量和比例；通过推断数据收集地点，分析了招募的地理分布情况；运用非参数方法分析样本量，通过 Kruskal - Wallis 检验检验期刊间的差异，通过 Spearman 秩相关分析样本量随年份的变化趋势，并利用pwr R 包进行了功效分析。
研究结果令人深思。在人口统计学信息报告方面，多数研究未报告种族、民族、SES 和研究开展地点等基本信息，只有 28% 的研究报告了种族，16% 报告了民族，32% 报告了 SES，89% 报告了性别，48% 报告了招募地点。尽管近年来民族和招募地点的报告率有所上升，但仍不尽人意。不同期刊的报告率存在显著差异，Child Development期刊的报告情况相对较好。此外，在美国进行的研究更有可能报告种族和民族信息，但即便如此，报告率也仅为 51% 和 32%。
在样本构成方面，对于报告了种族和民族信息的研究，样本主要由白人参与者组成。例如，在相关研究中，白人参与者占比达 54.92%（总参与者数量），样本中白人比例的中位数为 78.17% 。性别方面，报告性别信息的研究中，男性和女性的比例相对均衡。在招募地点上，绝大多数研究来自北美（42%）和西欧（40%），全球南方地区的研究极少。
样本量方面，研究发现中位数总样本量为 66 人，最终纳入分析的样本量中位数为 51 人。多数研究有足够的统计效力检测中到大的组间效应量和中小的组内效应量，但样本量存在较大差异，从 6 人到 5207 人不等。不同期刊的样本量也有所不同，Developmental Psychobiology和Developmental Cognitive Neuroscience的样本量相对较大。值得欣慰的是，近年来样本量呈上升趋势。
在讨论部分，研究人员指出，当前发育 EEG 研究在关键人口统计学信息报告和样本代表性方面存在不足，这对研究的偏差和普适性提出了挑战。为改善这一状况，研究人员提出了一系列建议。在报告人口统计学信息方面，应实施报告强制规定并纳入标准化报告指南，同时考虑全球社会文化规范，明确报告内容和方式。除了基本人口统计学特征，还应报告其他相关信息，如宗教背景、文化实践等，甚至可以让参与者自我报告身份信息。
在增加样本代表性方面，应优先招募更大、更多样化的样本。社区参与式研究方法（Community - Based Participatory Research，CBPR）是一个不错的选择，通过与社区成员合作，能增强研究的包容性和结果的解释力。针对 EEG 研究中因头发类型和风格导致部分种族和民族群体代表性不足的问题，可以开发更具包容性的 EEG 系统，同时提供相关建议和材料提高数据质量。此外，还可以通过大规模多站点协作研究、开放科学实践（如数据共享）以及开发新型经济适用的 EEG 技术等方式增加样本量。
当然，该研究也存在一定的局限性。例如，仅对少数期刊进行了评估，样本构成的估计可能不够准确等。未来的研究需要进一步检验这些建议的有效性，扩大期刊范围，深入研究影响报告和样本构成的其他因素。
总的来说，这项研究为发育 EEG 研究指明了方向，强调了更好地报告样本特征和招募更大、更多样化样本的重要性。它不仅为后续研究提供了宝贵的参考，也为发育神经科学领域的发展注入了新的活力，有望推动该领域朝着更加科学、普适的方向迈进。
