INTRODUCTION and AIMS. We question the suitability of the usual methods for taking the pressure of cerebrospinal fluid (CSF). We suspect that the composition of CSF and, in consequence, its density have an important effect on its manometric value. MATERIAL AND METHODS. We obtained 322 CSF samples, with known cytological and biochemical composition, density and manometric values. We corrected the manometric measurements and, for each case, we calculated the exact pressure exerted by the column of CSF from its density, which was already known. The working variable was set as the manometric error (ME) that resulted from: Abs (calculated pressure of the column of CSF from its density – manometry) (absolute value of the difference).

RESULTS It was found that protein concentration levels in CSF had an important effect on the ME of the CSF, especially in values above 150 mg/cm3, and this result is extrapolated from our ad hoc mathematical model: corrected manometry (mmH2O) = manometry (mmH2O) + [cerebrospinal fluid protein (mg/cm3) / 50] – 2. CONCLUSION. This model proved to be a suitable predictor of ME in our sample, with a= 0.005.

Introducción y objetivos. Cuestionamos lo adecuado de los métodos habituales para la toma de presión de líquido cefalorraquídeo (LCR). Sospechamos que la composición del LCR y, por ende, su densidad afectan de manera importante su manometría. Material y métodos. Obtenemos 322 muestras de LCR, de las que se conocen su composición citológica y bioquímica, su densidad y la manometría. Corregimos la manometría y calculamos para cada caso de manera exacta la presión ejercida por la columna de LCR al conocer su densidad. Establecimos como variable de trabajo el error de manometría (EM) al resultado de: Abs (presión calculada de la columna de LCR por su densidad – manometría) (valor absoluto de la diferencia).

Resultados Encontramos que la proteinorraquia afecta de manera importante el EM del LCR, especialmente en valores mayores de 150 mg/cm3, y se extrapola este resultado de muestro modelo matemático ad hoc: manometría corregida (mmH2O) = manometría (mmH2O) + [proteinorraquia (mg/cm3) / 50] – 2.

Conclusión Comprobamos que este modelo resulta un adecuado predictor del EM en nuestra muestra con a= 0,005.