约1/4的急性卒中为院内卒中，这些院内卒中患者是因其他原因入院，往往掺杂多种疾病并服用多种药物，所以在住院环境中识别急性卒中的症状或区分假性卒中更具有挑战性。临床医生在院内遇到的常见假性卒中为谵妄和癫痫发作。但假性卒中的出现也可能在以下紧急医疗情况中出现，例如败血症、心肺功能衰竭、脑膜炎和癫痫持续状态。在这些情况下启动住院患者卒中方案可能会延误原本适当的治疗并导致结果恶化。

快速评分系统可以帮助非神经科住院医师及时识别真正的卒中并及时通知卒中团队。目前，急诊卒中识别量表(ROSIER)有助于非神经科医生在急诊室识别潜在的卒中患者，但目前尚未开发出针对院内卒中识别的工具。来自美国西北大学Feinberg医学院神经内科的Prabhakaran教授开发并验证一款针对院内卒中的识别工具，用来区分院内卒中和假性卒中。其结果2018年10月在线发表在《Stroke》上。

回顾2014年1月9日至2016年12月7日单中心连续发生的院内卒中事件。统计数据包括人口统计学、卒中危险因素、卒中警报原因、术后状态、神经系统检查、生命体征和检验结果，以及最终诊断。使用多变量逻辑回归，在前半部分患者（衍生队列）中得出加权评分系统，并使用接受者工作特征曲线（ROC）测试剩余的一半患者（验证队列）并对其进行验证。

在330名受试者中，116名（35.2％）患有中风，43名（13.0％）患有假性卒中（例如癫痫发作），171名（51.8％）患有非假性卒中（例如脑病）。四个预测卒中的独立危险因素：临床症状评分(CDS)（临床症状评分为1：1分；临床症状评分≥2：3分），近期心脏手术（1分），房颤史（1分），新入患者（入院时间<24小时：1分）。

表1. 衍生队列中预测脑卒中的多变量分析

CDS表示临床症状评分，类似于辛辛那提院前脑卒中评分量表（CPSS）。

表2. 2CAN评分系统

第一批165名患者（衍生队列，曲线下面积=0.93）和剩余165名患者（验证队列，曲线下面积=0.88）中，该评分表现出优异的辨别能力（图1）。≥2分具有92.2％的敏感性，69.6％的特异性，62.2％的阳性预测值和94.3％的用于识别中风的阴性预测值（图2）。

图1. 2CAN评分区分卒中与假性卒中的ROC曲线。（左：衍生队列ROC曲线；中：验证队列ROC曲线；右：总体队列ROC曲线）

图2. 2CAN评分的校准图表。2CAN低评分（低卒中概率）与预测卒中低概率相关，而2CAN高评分（高卒中概率）与预测卒中概率高相关。

用于识别院内卒中的2CAN评分在单中心研究中表现良好。未来的多中心前瞻性研究将有助于这一评分工具的进一步验证。