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根据世界卫生组织的数据，2.5岁以下儿童受营养不良影响。Barbados营养研究（BNS）这是一项为期55年的纵向研究，研究对象为Barbados 1岁以下中度至重度蛋白质能量营养不良(PEM)历史队列和健康对照组。现有研究采用定量研究EEG发现了早期PEM对照组参与者的大脑功能差异较低alpha1活动和较高theta、alpha2和beta活动）。为了确定这种差异是否会持续到成年是否会持续到成年阶段BNS队列（N=53)45-51岁的子样本在Go-No-Go任务中获得的记录。结果表明，与健康对照组（n=与早期相比，29)PEM的成年人组（n=24）在任务上的漏分误差更高，而且他们在N2上的ERP与对照组有显著差异，即N2振幅较低。这些发现通常与冲突监测的损害或注意力缺陷有关，因此可能与之前在队列中报告的儿童和成的注意力和执行功能缺陷有关。
根据世界卫生组织的数据，5岁以下儿童45%的死亡是由营养不良引起的，影响了世界25%以上.24亿儿童使这种情况成为一个严重的全球健康问题021年联合国儿童基金会等)。根据联合国儿童基金会(2021年)的说法，由于家庭财富恶化、营养食品和基本营养服务的供应和负担受到影响，COVID-19的出现可能会加剧这种情况的严重程度。蛋白质-能量营养不良(PEM)或严重急性营养不良(SAM)它是一种特定类型的营养不良，定义为由于缺乏所有常量营养素和微量营养素而导致的急性热量不足。
虽然营养不良会对认知能力产生有害影响，但同时它也与运动技能、社交能力和心理健康的各种影响相关，其中许多影响会持续到青春期甚至成年期。有EEG大脑功能的变化也与儿童早期营养不良有关。虽然这些研究结果已经在几项研究中复制，但很少有研究人员在儿童后期进行评估。Bartel等人(1979)研究了6-12岁儿童出生后27个月内因恶性营养不良住院，并证实与对照组相比，他们休息时EEG还是显而易见的alpha降低和theta与delta频率增加。从这些行为和EEG结果表明，幼儿营养不良对早期脑功能、认知和行为有严重的不良影响。然而，儿童早期营养不良对成人脑功能的影响仍不得而知。此外，在此认知任务期间没有对大脑功能进行研究和调查。
BNS是一项为期 55 年度纵向研究跟踪了一组Barbados队列在出生后的第一年中度至重度(基于Gomez分类)的PEM住院和匹配的健康对照组是PEM 参与者以前的同学。本研究的目的是描述早期阶段PEM神经心理、行为和大脑在整个生命周期中的影响。该团队包括最初在1967年至1972年招募的参与者，当时他们是婴儿，然后参加了一个提供健康和营养监测的政府计划，直到12岁。营养不良只发生在出生后的第一年，PEM青春期组内所有儿童的身体发育都完全赶上了。对比参与者是PEM孩子的学生，在年龄、性别和利手上都是匹配的。神经心理学和精神病学评估揭示了许多早期儿童PEM相关的认知、行为和心理健康障碍，包括低智商、行为问题、情绪和抑郁症状以及注意力缺陷。另外，与对照组相比，PEM小组的大多数参与者在儿童、青春期和成年期表现出持续的关注和执行。最近的研究报告BNS5-11岁以前营养不良的儿童在静态活动中脑功能发生变化。具体来说，表现是theta、alpha2和beta频率增加，alpha1频率降低。这些结果表明，虽然后期身体营养完全跟上，但皮层发育仍然成熟滞后。目前，儿童早期营养不良对成人脑功能的长期影响知之甚少。
使用本研究ERPs比较来自PEM的成年人和BNS对照组的大脑活动，以及大脑功能变化的可持续性。考虑到以前PEM组中报告的注意力和执行障碍，本研究让参与者在EEG记录期间执行了一项Go-No-Go控制这些变量的注意力任务。在Go-No-Go通常研究两个任务ERP成分，即N2和P3成分。N2定义为200-450ms最大额中负向偏转，P3定义为350-600ms最大额中部正向偏转。N2和P分别注意/抑制控制任务 Go-No- Go、Stop信号、Stroop或Flanker任务）中的冲突监测和反应抑制过程有关。在注意力和执行障碍(如ADHD精神分裂症)人群会发生变化。与健康对照组相比，本研究假设，PEM组的N2和P3波幅的绝对峰值较小。
从BNS1967-1972年招募了55名成年人。(1)出生体重>2500g；(2)无产前或产后并发症；(3)Apgar评分≥8.(4)儿童期无脑病变；(5) 1岁以后没有进一步的营养不良。直到12岁，这些孩子才参加干预计划。该计划每周提供食品、营养教育、家访、医疗保健和学前教育补贴。健康对照组符合相同的纳入标准，但没有营养不良史。根据年龄、性别手PEM组匹配(用于神经发育测量的比较)。因某种原因排除PEM最终样本包括24名参与者PEM参与者和29名对照者。
在BNS中心进行EEG房间里有空调，温度保持在24℃。参与者坐在舒适的椅子上，配备21-EEG Ag/AgCl电极帽，垂直和水平眼电图(EOG)，还有心电图(ECG)。使用actiCHamps放大器和Brain Vision Recorder在头皮上记录软件EEG信号。EEG为10-20系统（Fz、Cz、Pz、Oz、Fp1/2、F3/4、C3/4、P3/4、O1/2、F7/8、T3/4、T5/ 6，加上接地-FPz和参考-FCz）。阻抗保持在10kΩ以下。在此记录期间执行Go-No-Go任务。
Go-No-Go任务使用 Presentation（V20.2，Neurobehavioral Systems）呈现。当参与者在屏幕上出现字母时，请尽快点击鼠标（Go试试)，但如果字母是，X，则不要点击（No-Go试次）。每个字母随机呈现5000ms，并在做出反应后立即消失。刺激间隔在700-1000ms随机变化。该任务采用block设计，每一个block包括20刺激和15-21刺激s休息时间随机变化。该任务由14个No-Goblock和14 个Goblock组成。No-Goblock包括30%的No-Go试次和70%的Go试次。Goblock仅包括Go试次。每个参与者都经历过一次No-Go block练习试用，包括练习反馈。计算三个行为变量：反应时间(RT)、No-Go正确率和Go正确率。
以500Hz采样率记录头皮EEG信号，参考电极为FCz。使用数据预处理Brain Vision Analyzer（Brain Products，Munich，Germany）完成。首先在0.5和35Hz巴特沃斯滤波器用于离线滤波，其中巴特沃斯滤波器有50个Hz为了消除任何电子干扰，陷波滤波器。然后分析独立成分(ICA)去除眼动伪迹等相应成分。然后以512Hz重采数据，平均重参考。以-500到1000ms进行分段。应用DC消除信号漂移的趋势。然后，为了拒绝每个通道中带有伪痕的片段，对伪痕进行校正。在刺激开始前200ms应用基线校正。
对于每个参与者，首先是Fz、Cz和FCz电极分别正确No-Go和正确Go试次的N2和P半自动峰值检测3成分。提取峰值前后±10ms统计分析每个峰值的平均振幅绝对值和潜伏期。No-Go和Go当组间差异最大时，分别比较两组(PEM和对照组)N2和P地形图3成分(见图1和2)。
图1.No-Go条件下，PEM组与对照组之间的地形图和地形T检查。
图2.Go条件下，PEM地形激活和地形T检查与对照组之间。
采用SPSSV25数据统计分析。对反应时、Go-No-Go任务的Go和No-Go独立样本T检验分析试验次的正确率，其中分别为试验间因素。对于ERP混合成分ANCOVA[3（电极：Fz、Cz、FCz）×2（条件：No-Go、Go）×2(组别:对照，PEM）]检验N2和P成分的波幅与潜伏期不同。显著p值设置为p≤0.05。根据Wilcox(2012)极端异常值的处理建议将超过四分位差三倍的极端异常值缩尾(Winsorized)。采用Greenhouse-Geisser校正来解释球形度的任何偏差，并应用Bonferroni多重比较校正。
表1显示了行为测量的平均值和标准差。PEM组和对照组在Go试次准确率有显著差异PEM对比组Go试次准确率较高。但在反应中或No-Go在准确性方面没有组间差异。
表1.PEM组和对照组行为测量的平均值和标准差。