Zum Inhalt springen
Likelier

Empfundene Angst vs. tatsächliche Wahrscheinlichkeit

Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, keinen passenden Knochenmarkspender zu finden?

Lebenszeit-Wahrscheinlichkeit · Untergruppe

~42% of patients who need a transplant fail to find an optimal 8/8 HLA-matched unrelated donor (conditional on needing a transplant)

42% Wahrscheinlichkeit über die Lebensspanne

Die meisten unterschätzen dies.

Bezugsrahmen variieren — als typische Lebenszeit-Chance eines Erwachsenen dargestellt. Methode ansehen.

Gesundheit · geprüft 2026-05-10
Evidenzqualität 4.5/5

Bewertungsergebnis nach acht Dimensionen gemäß der Qualitätsrubrik . Jede Dimension wird mit 1–5 bewertet.

D1 Quellenverankerung
5/5
D2 Quellenautorität
5/5
D3 Arithmetik
4/5
D4 Unsicherheit
4/5
D5 Geltungsbereich
5/5
D6 Prosa
5/5
D7 Ehrlichkeit zur Wahrnehmung
4/5
D8 Vollständigkeit der Einschränkungen
4/5
Durchschnitt 4.5/5
Direkte Evidenz
Source Peer-reviewed study · New England Journal of Medicine
Lebenszeit, Untergruppe jedes Band = 10× seltener → an Ihre Faktoren angepasst Vollständige Skala anzeigen →
sicher 1 zu 1 Tsd. 1 zu 1 Mio. 1 zu 1 Mrd.
1 in 1.8 1 in 3.3

● Ihre Faktoren — auf dieses Risiko ▾ klicken zum Anzeigen

  1. Deine Faktoren
Abstract puzzle pieces in muted tones with one piece missing, flat vector illustration representing the challenge of finding a donor match.

Wahrgenommen

Die meisten Menschen, die nicht persönlich eine Knochenmarktransplantation benötigt haben, nehmen an, dass das Registersystem wie eine Blutbank funktioniert — hingehen, gematcht werden, eine Transplantation erhalten. Die Realität der HLA-Typisierung, bei der Ärzte 8 bis 10 von 12 genetischen Markern in Übereinstimmung bringen müssen, ist wenig verstanden. Die Wahrnehmungslücke verläuft je nach Publikum in beide Richtungen: weiße Patienten unterschätzen die Schwierigkeit tendenziell, weil das Register um Spender herum aufgebaut wurde, die ihnen ähneln, während Patienten aus Minderheitengemeinschaften oft auf die harte Tour lernen, dass ihre Übereinstimmungswahrscheinlichkeit dramatisch niedriger ist. Kampagnen zur Aufklärung der Öffentlichkeit haben sich seit den frühen 2000er Jahren verbessert, aber die strukturelle Ungleichheit bleibt für die breite Öffentlichkeit weitgehend unsichtbar.

Grobe Schätzung: Die meisten Menschen nehmen an, dass für jeden, der eine braucht, eine Übereinstimmung gefunden werden kann

Quelle: redaktionelle Einschätzung, nicht erhoben

Tatsächlich

~75 % Übereinstimmungswahrscheinlichkeit für weiße Patienten; ~29 % für schwarze Patienten (8/8-HLA-Übereinstimmung)

US-Patienten, die das NMDP-Register durchsuchen

Berechnung anzeigen

Die NEJM-Studie von Gragert et al. aus dem Jahr 2014 schätzte die Übereinstimmungswahrscheinlichkeiten nach Ethnie im US-Register. Die populationsgewichtete durchschnittliche Misserfolgsrate für eine 8/8-HLA-Übereinstimmung beträgt rund 42 %, stark verzerrt durch die niedrigen Übereinstimmungsraten für schwarze (71 % Misserfolg), hispanische (48 % Misserfolg) und multiethnische (71 % Misserfolg) Patienten gegenüber weißen (7 % Misserfolg). Dies ist eine Wahrscheinlichkeit pro Suche, keine kumulative Lebenszeitzahl, aber sie repräsentiert die Realität, mit der jeder Patient konfrontiert ist, der eine Transplantation mit einem nicht verwandten Spender benötigt.

Einschränkungen: Die durchschnittliche Misserfolgsrate von 42 % gilt für optimale 8/8-HLA-passend…

Die durchschnittliche Misserfolgsrate von 42 % gilt für optimale 8/8-HLA-passende nicht verwandte Spender. Jüngste Fortschritte bei der haploidenten Transplantation (halb-passender Familienspender) und verbesserte Protokolle für nicht passende nicht verwandte Spender haben die Optionen erheblich erweitert. NMDP-Daten aus dem Jahr 2024 zeigen, dass praktisch alle Patienten mindestens einen geeigneten Spender zur Verfügung haben, wenn nicht passende Spender von 5/8 bis 7/8 berücksichtigt werden. Die klinische Frage hat sich verschoben von »können wir irgendeinen Spender finden« zu »können wir den besten Spender für optimale Ergebnisse finden«.

Verwandte Risiken

Andere Risiken zu ähnlichen Themen — zum Erkunden verwandter Ängste.

Gesundheit

Sehverlust

Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, im Laufe des Lebens einen erheblichen Sehverlust zu erleiden?

Gesundheit

Abenteuersportarten

Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit einer schwerwiegenden Verletzung bei regelmäßiger Teilnahme an Surfen, Mountainbiking oder Klettern?

Gesundheit

Alkoholkonsumstörung

Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, im Laufe des Lebens eine Alkoholkonsumstörung zu entwickeln?

Gesundheit

Resistente Infektion

Wie hoch ist das Risiko, eine schwere antibiotikaresistente Infektion zu entwickeln?

Gesundheit

Angststörung

Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, im Laufe des Lebens eine Angststörung zu entwickeln?

Gesundheit

Vererbtes AUD-Risiko

Wenn ein Elternteil eine Alkoholkonsumstörung hatte, wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass Sie selbst eine Alkoholkonsumstörung entwickeln?

Gesundheit

Behinderung durch unbehandelte Rückens

Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit einer chronischen Behinderung durch unbehandelte Rückenschmerzen?

Gesundheit

CTE (Football)

Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, als ehemaliger Footballspieler CTE zu entwickeln?

Vergleichen mit:

Einen Knochenmarkspender zu finden ist nicht dasselbe wie einen Blutspender zu finden. Die HLA-Typisierung erfordert eine Übereinstimmung bei 8 bis 10 von 12 genetischen Markern, und die kombinatorische Komplexität bedeutet, dass selbst ein Register von 22 Millionen Spendern nicht für jeden Patienten eine Übereinstimmung garantieren kann. Die wegweisende Studie von Gragert et al. im New England Journal of Medicine quantifizierte, was Transplantationsmediziner lange beobachtet hatten: Weiße Patienten haben eine 75%ige Chance, einen 8/8 HLA-passenden, nicht verwandten Spender zu finden, während schwarze Patienten nur eine 29%ige Chance haben. Hispanische und asiatisch-amerikanische Patienten liegen dazwischen bei 46 % bzw. 42 %. Die populationsgewichtete durchschnittliche Misserfolgsrate beträgt etwa 42 %.

Die Diskrepanz hat zwei Ursachen, und nur eine davon lässt sich durch Rekrutierung beheben. Die erste ist die Zusammensetzung des Registers: Nach den neuesten Daten sind etwa 74 % der NMDP-Spender weiß, während schwarze Spender etwa 7 % ausmachen. Die zweite ist biologischer Natur – Populationen afrikanischer Abstammung weisen eine wesentlich größere HLA-Diversität auf als Populationen europäischer Abstammung, ein Erbe einer tieferen genetischen Geschichte auf dem afrikanischen Kontinent. Eine größere Diversität bedeutet, dass der HLA-Typ eines bestimmten Patienten seltener bei jemand anderem auftritt, selbst innerhalb derselben ethnischen Gruppe. Eine proportionale Vertretung im Register würde helfen, aber die Lücke nicht vollständig schließen; um sie weiter zu schließen, ist insgesamt ein viel größeres Register erforderlich.

Die klinische Landschaft hat sich seit der Veröffentlichung der Gragert-Daten verändert. Die haploidente Transplantation – bei der ein halb-passender Familienangehöriger, typischerweise ein Elternteil oder Geschwister, verwendet wird – hat sich von experimentell zu einem Standardverfahren entwickelt, insbesondere mit Post-Transplantations-Cyclophosphamid-Protokollen. Eigene Daten des NMDP aus dem Jahr 2024 bestätigen, dass, wenn teilweise nicht-passende, nicht verwandte Spender (5/8 bis 7/8) eingeschlossen werden, praktisch alle Patienten nun mindestens einen geeigneten Spender haben. Die Frage hat sich von der binären Verfügbarkeit zur Ergebnisoptimierung verlagert: Eine perfekte 8/8-Übereinstimmung führt immer noch zu besseren Überlebensstatistiken als ein haploidentes Transplantat, sodass die Registerlücke klinisch bedeutsam bleibt, auch wenn sie seltener tödlich ist.

Weiße Patienten haben eine 75-prozentige Chance, einen nicht verwandten, 8/8-HLA-passenden Knochenmarkspender zu finden; schwarze Patienten 29%, laut der Gragert-Studie im New England Journal of Medicine. Die meisten Menschen nehmen an, dass sich für jeden, der ihn braucht, ein Spender finden lässt.

Quellenregister

Jede Zahl unten ist das, was die jeweilige Quelle berichtet hat — mit dem wörtlichen Zitat, auf das wir uns stützen, und wie wir zu unserer Zahl gelangt sind. Klicke auf einen Link, um direkt zu prüfen.

1/3 Quellen unabhängig wortwörtlich mit der zitierten Quelle abgeglichen

  1. [1] New England Journal of Medicine — HLA Match Likelihoods for Hematopoietic Stem-Cell Grafts in the U.S. Registry
    HLA Match Likelihoods for Hematopoietic Stem-Cell Grafts in the U.S. Registry
    Statistik
    8/8 HLA match probability ranges from 75% (Whites of European descent, highest) down to 16% (Blacks of South or Central American descent, lowest); African Americans 19%, Hispanic groups 34-40%, Asian groups 27-42%
    Auszug
    “"The likelihood of finding an optimal donor varies among racial and ethnic groups, with the highest probability among whites of European descent, at 75%, and the lowest probability among blacks of South or Central American descent, at 16%. Among African Americans, if the same search strategy is used, 19% will have an 8/8 HLA-matched donor identified, and another 57% will have a 7/8 HLA-matched donor." ”
    Quelldaten von
    2014-07-24
    Abgerufen
    2026-04-18 · archivierte Kopie
    Berechnung
    Gragert et al. analyzed HLA haplotype frequencies in the NMDP registry against patient need. The 8/8 match is the clinical gold standard for unrelated donor transplant. The racial disparity arises from two compounding factors: (1) greater HLA diversity in populations of African and mixed ancestry, requiring a larger pool to find any given match, and (2) underrepresentation of minority donors in the registry (74% White at time of study). The normalized figure uses a population-weighted average across US racial demographics.
  2. [2] NMDP (formerly Be The Match) — Why Ethnicity Matters for Bone Marrow Transplants
    Why Ethnicity Matters for Bone Marrow Transplants
    Statistik
    71% of Black patients, 71% of multiracial patients, 52% of Latino/Hispanic patients, and 53% of Asian American patients lack a perfectly matched donor in the worldwide registry
    Auszug
    “"71% of Blacks, 71% of multi-racial individuals, 52% of Latinos and Hispanics, and 53% of Asian Americans do not have a perfectly matched donor in the worldwide registry. A patient's ethnic background is important in predicting the likelihood of finding a match because HLA is inherited." ”
    Quelldaten von
    2025-01-01
    Abgerufen
    2026-04-18 · archivierte Kopie
    Berechnung
    NMDP's current diversity page updates the Gragert et al. data with more recent registry composition. The figures are broadly consistent with the 2014 NEJM study, suggesting that despite recruitment efforts, the structural gap has not closed substantially. The registry now includes over 22 million donors worldwide but remains majority White.
  3. [3] PMC / Bone Marrow Transplantation — Racial disparities in hematopoietic cell transplantation in the United States Verifiziert
    Racial disparities in hematopoietic cell transplantation in the United States
    Statistik
    Black patients are less likely to proceed to transplant and have worse outcomes, partly due to lower match availability and longer search times
    Auszug
    “"Whites constitute nearly 6.5 million (74%) donors in the registry, whereas the representation of Hispanics (10%), Blacks (7%) and Asians (7%) is less frequent. This underrepresentation compounds the biological challenge of greater HLA diversity in non-White populations." ”
    Quelldaten von
    2013-11-01
    Abgerufen
    2026-04-18 · archivierte Kopie
    Verifizierung
    Der Auszug wurde bei unserer Grounding-Prüfung unabhängig erneut abgerufen und Wort für Wort mit der zitierten Quelle abgeglichen.
    Berechnung
    This review contextualizes the match-rate disparity within the broader transplant pipeline. Lower match probability leads to longer search times, which leads to disease progression, which leads to worse outcomes or ineligibility for transplant. The disparity is not purely a registry-size problem — HLA diversity means that even a proportionally representative registry would yield lower match rates for Black patients unless the registry were substantially larger overall.

436 Risiken mit gemessener Wahrscheinlichkeit
1 zu 10 1 zu 100 1 zu 1K 1 zu 10K 1 zu 100K 1 zu 1M 1 zu 10M 1 zu 100M 1 zu 1B sicher seltener → Kosmetik-OP Ausland Risiko — 1 zu 10 Frühkindlicher Zucker/Salz-Effekt — 1 zu 10 Endometriose — 1 zu 10 Risiko Haartransplantation Türkei — 1 zu 10 Kniegelenksersatz — 1 zu 10 Chronische Schmerzmittel — 1 zu 10 Vollständiger Zahnverlust — 1 zu 9,1 Alzheimer — 1 zu 8,3 Schlafmangel — 1 zu 8,3 Rauchfreier Tabak — 1 zu 8,3 Radfahren ohne Helm — 1 zu 8,0 Zahnschäden durch Bruxismus — 1 zu 7,7 Kondomversagen — 1 zu 7,7 Versorgung aus Angst gemieden — 1 zu 7,1 Sehverlust — 1 zu 6,7 Leistenbruch durch Heben — 1 zu 6,7 Hüftfrakturrisiko — 1 zu 6,7 Regelmässiges Trinken — 1 zu 6,7 Erster Herzinfarkt — 1 zu 5,9 Unfruchtbarkeit — 1 zu 5,7 5+ Jahre Langzeitpflege — 1 zu 5,6 CTE (Football) — 1 zu 5,0 Schwere Depression — 1 zu 4,9 Wanderverletzung — 1 zu 4,8 Infektion durch geteiltes Essen mit Kind — 1 zu 4,2 Lyme-Borreliose — 1 zu 4,0 Einsamkeit & Gesundheit — 1 zu 3,8 Vererbtes AUD-Risiko — 1 zu 3,5 Alkoholkonsumstörung — 1 zu 3,4 Angststörung — 1 zu 3,2 Menopause: Herz-Kreislauf-Risiko — 1 zu 3,0 Stiller Diabetes — 1 zu 3,0 Fliegen mit Erkältung — 1 zu 2,9 Jobverlust & Depression — 1 zu 2,9 Zeckenkrankheit (Wald) — 1 zu 2,9 Stilles hohes Cholesterin — 1 zu 2,9 Großelternverlust in der Kindheit — 1 zu 2,8 Pacifier on the floor — 1 zu 2,8 Stiller Bluthochdruck — 1 zu 2,7 Resistente Infektion — 1 zu 2,6 Kein Knochenmark-Match — 1 zu 2,4 Pflegeheimeinweisung — 1 zu 2,2 Falsch-positive Mammografie — 1 zu 2,0 Regelmässiges Rauchen — 1 zu 2,0 Reisedurchfall — 1 zu 2,0 Abenteuersportarten — 1 zu 1,8 Langzeitpflegebedarf — 1 zu 1,8 Wahrscheinlichkeit von Witwenschaft — 1 zu 1,7 Ungeschützter Sex — 1 zu 1,5 Behinderung durch unbehandelte Rückens — 1 zu 1,3 Händehygiene — 1 zu 1,0 Krebs (gesamt) — 1 zu 7,1 E-Scooter ohne Helm — 1 zu 4,5 E-Bike ohne Helm — 1 zu 4,0 Fehlbehandeltes Gepäck — 1 zu 3,7 Unfall mit Schuld — 1 zu 2,9 Wildkollision — 1 zu 2,7 Verletzung bei Autounfall — 1 zu 2,6 Flugannullierung — 1 zu 1,8 Reise durch Krieg oder Katastrophe — 1 zu 1,7 Wohnungseinbruch — 1 zu 9,1 Überfall beim Trampen — 1 zu 8,8 Postscheckbetrug — 1 zu 7,7 Sexueller Kindesmissbrauch — 1 zu 6,8 Stalking — 1 zu 6,2 Sexueller Übergriff im Studium — 1 zu 5,7 Häusliche Gewalt — 1 zu 3,7 Angriff bei Nachtspaziergang — 1 zu 3,6 Fahrraddiebstahl — 1 zu 2,9 Sexuelle Gewalt — 1 zu 2,3 Sexuelle Belästigung (lebenslang) — 1 zu 1,6 Wasserknappheit — 1 zu 2,5 Sonnensturm der Carrington-Klasse — 1 zu 1,9 Kipppunkt WAIS — 1 zu 1,1 Wohnungskatze entlaufen — 1 zu 10 Hundebiss (freilaufend) — 1 zu 9,8 Kaninchen stirbt in 4 Jahren — 1 zu 3,3 Hundebiss (nicht tödlich) — 1 zu 1,8 Hamster stirbt vor Teenagerjahren — 1 zu 1,0 Eisenmangel (Frauen) — 1 zu 3,9 Vitamin-D-Lücke — 1 zu 2,9 Magnesiumlücke — 1 zu 1,9 Unzureichend gegartes Essen — 1 zu 1,6 Kreuzkontamination Rohfleisch — 1 zu 1,4 Offen gelagerte Lebensmittel — 1 zu 1,2 KI-Stimmenklon-Betrug — 1 zu 2,9 Online-Betrug — 1 zu 2,5 Cybermobbing bei Teenagern — 1 zu 2,0 Kinder & explizite Inhalte — 1 zu 1,9 Datenleck — 1 zu 1,1 Fehlgeburt — 1 zu 6,7 Suizidversuch Teenager — 1 zu 5,6 Postpartale Depression — 1 zu 4,8 Schmerzmittel vor Impfung — 1 zu 3,8 Übermässige Schwangerschaftszunahme — 1 zu 2,6 Ungeimpftes Kind & Masern — 1 zu 2,0 Kopfläuse bei Kindern — 1 zu 2,0 Seniorenbetrug-Verlust — 1 zu 10 Pensionsfondskrise — 1 zu 10 Immobilienabsturz — 1 zu 8,3 IRS-Steuerprüfung — 1 zu 6,7 Währungszusammenbruch — 1 zu 5,6 Abschiebung nach Visumüberzug — 1 zu 5,6 Subprime-Autokredit-Pfändung — 1 zu 5,0 Long term disability working age — 1 zu 4,0 Studienkredit-Ausfall — 1 zu 3,8 Vergeltung gegen Whistleblower — 1 zu 3,2 Erzwungener Vorruhestand — 1 zu 2,9 Vorsorgelücke — 1 zu 2,6 BNPL: verpasste Zahlung — 1 zu 2,4 Scheidung — 1 zu 2,4 Wasserschaden durch geplatzte Rohre — 1 zu 2,2 Mobbing am Arbeitsplatz — 1 zu 2,1 Längerer Netz-Blackout — 1 zu 2,0 Abschiebung (undokumentiert) — 1 zu 1,8 Beerdigungskosten-Schock — 1 zu 1,7 Identitätsdiebstahl — 1 zu 1,7 Kreditkartenbetrug — 1 zu 1,5 Schul-Mobbing — 1 zu 1,5 Frontsoldat-Verlust — 1 zu 1,3 Wirtschaftsrezession — 1 zu 1,0 Börsencrash — 1 zu 1,0 Hagelschäden am Dach — 1 zu 3,0 Problemmieter-Verlust — 1 zu 1,8 LASIK-Komplikationen — 1 zu 100 Schäden durch trockenes Toilettenpapier — 1 zu 100 Passivrauch — 1 zu 91 Spielstörung (Erwachsene) — 1 zu 83 High-Heel-Notaufnahme — 1 zu 79 Thrown/dropped object — 1 zu 67 Medikamentenreaktion — 1 zu 58 Drogenüberdosis — 1 zu 56 Asthma durch Gasherd bei Kind — 1 zu 50 Toxoplasmose aus Katzenklo — 1 zu 48 Psychische BU-Antrag — 1 zu 45 Benzodiazepinabhängigkeit — 1 zu 40 Leitungswasser Blei — 1 zu 40 Medikamentenmissbrauch — 1 zu 35 Schädel-Hirn-Trauma — 1 zu 33 Krankenhausinfektion — 1 zu 31 Luftverschmutzung — 1 zu 29 Terminale Niereninsuffizienz — 1 zu 29 Reisediarrhö (Wasser) — 1 zu 26 Skiverletzung — 1 zu 26 Bipolare Störung — 1 zu 23 Weisheitszahn-OP — 1 zu 22 Komplikation beim Zahntourismus — 1 zu 20 Altenvernachlässigung — 1 zu 20 Parkinson — 1 zu 20 Haustier-Parasiten — 1 zu 20 Undiagnostiziertes ADHS — 1 zu 20 Nahrungsmittelallergie im Erwachsensein — 1 zu 19 Nicht-Alzheimer-Demenz — 1 zu 17 Cannabiskonsumstörung — 1 zu 16 Schlaganfall — 1 zu 15 PTBS — 1 zu 15 Schwerer Hörverlust — 1 zu 14 Typ-2-Diabetes — 1 zu 13 Blinddarmentzündung — 1 zu 13 Kochrauch in Innenräumen — 1 zu 13 Unbehandelte Depression — 1 zu 13 Limonade und Diabetes — 1 zu 13 Herzkrankheit — 1 zu 12 Medizinischer Fehler — 1 zu 12 Zwanghaftes sexuelles Verhalten — 1 zu 12 Essstörung — 1 zu 11 Hüftgelenksersatz — 1 zu 11 Nierensteine — 1 zu 11 Tod/Invalidität Elternteil — 1 zu 11 Sitzender Lebensstil — 1 zu 11 Saloninfektion — 1 zu 11 Eierstockkrebs — 1 zu 91 Darmkrebs — 1 zu 77 Brustkrebs (Krebs) — 1 zu 59 Leberkrebs (Krebs) — 1 zu 59 Lungenkrebs (Krebs) — 1 zu 56 Prostatakrebs — 1 zu 50 Melanom (UV) — 1 zu 29 Ballaststoffmangel & Darmkrebs — 1 zu 26 Rotes Fleisch & Darmkrebs — 1 zu 21 Verkohltes Fleisch und Krebs — 1 zu 20 Wartungsunfall — 1 zu 83 Fahren auf Sedativa — 1 zu 77 Tippen + Fahren — 1 zu 56 Tod ohne Gurt — 1 zu 53 20% über Tempolimit — 1 zu 50 Motorrad ohne Helm — 1 zu 45 Raumfahrt (Astronaut) — 1 zu 42 Video am Steuer — 1 zu 32 Unfallverletzung Kind — 1 zu 27 Müdes Fahren — 1 zu 26 Norovirus auf Kreuzfahrt — 1 zu 24 E-Scooter-Verletzung — 1 zu 10 Taschendiebstahl auf Reisen — 1 zu 38 Katalysatordiebstahl — 1 zu 37 Bei Übergriff erstochen — 1 zu 37 Fahrzeugdiebstahl — 1 zu 34 Straßenraub / Überfall — 1 zu 26 Fehlurteil — 1 zu 24 Drink Spiking — 1 zu 17 Keyless-Diebstahl per Relay — 1 zu 13 Protest unter Autokratie — 1 zu 12 AMOC-Kollaps — 1 zu 20 Anaphylaxie nach Stich — 1 zu 50 Katzenhalsband-Verletzung — 1 zu 25 Lebensmittelvergiftung im Restaurant — 1 zu 58 B12-Mangel — 1 zu 28 Vegetarischer Mangel — 1 zu 14 Intimes Deepfake — 1 zu 25 Problematische Social-Media-Nutzung — 1 zu 13 Kind verschluckt Objekt (Notfall) — 1 zu 91 Lebensbedrohliche Geburt (USA) — 1 zu 61 Geburtstod (SSA) — 1 zu 55 Treppensturz (Kleinkind) — 1 zu 37 Co-Sleeping-Tod — 1 zu 36 Verletzung beim Spielen — 1 zu 33 Autismus-Diagnose — 1 zu 31 Kaiserschnitt-Komplikationen — 1 zu 29 Spielzeugverletzung, Notaufnahme — 1 zu 21 Präeklampsie — 1 zu 20 Schwerer Dammriss bei Geburt — 1 zu 17 Schwangerschaftsdiabetes — 1 zu 13 Kopfverletzung beim Sturz — 1 zu 12 Ohne Erben sterben — 1 zu 100 Finanzieller Ruin durch Sportwetten — 1 zu 100 Tod eines Kampfpiloten — 1 zu 48 Tod in der Hochseefischerei — 1 zu 45 Tod beim Holzeinschlag — 1 zu 34 Medizinische Insolvenz — 1 zu 25 Zwanghafte Kaufstörung — 1 zu 20 Mietbetrug-Verlust — 1 zu 20 SNAP-Verlust durch Arbeitsregeln 2025 — 1 zu 18 Hypothekenzwangsvollstreckung — 1 zu 14 Bewegungsapparat-BU — 1 zu 14 Day-Trading-Verluste — 1 zu 13 Extremistische Regierungs-Katastrophe — 1 zu 13 Hurrikanschäden am Haus — 1 zu 17 NAION (Ozempic) — 1 zu 909 Kleinkind im Pool untergetaucht — 1 zu 800 MS — 1 zu 769 Tödlicher Arbeitsunfall — 1 zu 690 Typhus — 1 zu 654 GLP-1: Aspiration bei Narkose — 1 zu 613 Unsichere Importprodukte — 1 zu 565 Hirnaneurysma — 1 zu 400 COVID-19 — 1 zu 400 Feuerwerksverletzung — 1 zu 385 Küchenmesser: Sehnenschnitt — 1 zu 385 Zu viel Koffein — 1 zu 366 Sichelzellkrankheit — 1 zu 365 Gefälschte Medikamente — 1 zu 361 Rückenmarksverletzung — 1 zu 313 Krebsdiagnose im Kindesalter — 1 zu 285 Tod nächste Pandemie — 1 zu 208 Dengue (Reise) — 1 zu 200 Frühgeburt durch Hitze — 1 zu 200 Tägliches Duschen auslassen — 1 zu 200 Füße nicht schrubben — 1 zu 200 Knochenmarkspende-Risiko — 1 zu 167 FSME (Zeckenenzephalitis) — 1 zu 167 Schizophrenie — 1 zu 143 Sturz (tödlich) — 1 zu 135 Plötzlicher Tod beim Sport — 1 zu 123 Suizid (USA) — 1 zu 121 Opioidabhängigkeit — 1 zu 114 Tuberkulose (global) — 1 zu 109 HIV-Diagnose — 1 zu 105 Radonkrebs — 1 zu 435 Hodenkrebs — 1 zu 250 Gebärmutterhalskrebs (Krebs) — 1 zu 167 Bauchspeicheldrüsenkrebs — 1 zu 125 Fussgängertod — 1 zu 806 Motorradunfall — 1 zu 709 Ertrinken vom Freizeitboot — 1 zu 685 Fahrer tötet Fußgänger — 1 zu 552 Handy-abgelenkte Gehverletzung — 1 zu 400 EV-Batteriebrand — 1 zu 333 Radfahrer von Auto getötet — 1 zu 159 Benzinautobrand — 1 zu 125 Todesfall durch autonomes Fahren — 1 zu 115 Autounfall — 1 zu 105 Einsatztod bei der Feuerwehr — 1 zu 455 Einsatztod bei der Polizei — 1 zu 357 Mord — 1 zu 339 Pig-Butchering-Betrug — 1 zu 106 Extreme Hitze — 1 zu 333 Klimawandel-Todesfälle — 1 zu 204 Fledermausbiss und Tollwut — 1 zu 278 Mückenübertragene Krankheit — 1 zu 190 Lebensmittelvergiftung (global) — 1 zu 317 Solarpanel-Brand — 1 zu 667 Unbehandelte kindliche Skoliose — 1 zu 1.000 Kind stürzt aus Fenster — 1 zu 855 Lauflernhilfe Treppensturz — 1 zu 625 Säuglingssturz — 1 zu 500 Lauflernhilfe Verletzung — 1 zu 455 Müttersterblichkeit — 1 zu 272 Mütterliches Alter & Geburtsfehler — 1 zu 200 Kindstod (<18) — 1 zu 103 Tod in der Höhlenforscher-Karriere — 1 zu 167 Einsatztod im Rettungsdienst — 1 zu 909 Zivile Kriegsopfer — 1 zu 499 Soldat im Kampf — 1 zu 270 Studentenvisum-Entzug — 1 zu 263 Tod in Bergmannslaufbahn — 1 zu 214 Finanzieller Ruin durch Glücksspiel — 1 zu 159 Blitzbrand im Haus — 1 zu 461 Waldbrand zerstört Haus — 1 zu 120 Malaria (Reise) — 1 zu 10.000 Infektion durch geteiltes Getränk — 1 zu 10.000 Chagas-Krankheit — 1 zu 8.475 Fuchsbandwurm durch Waldbeeren — 1 zu 8.475 Kind verschluckt Nikotinbeutel — 1 zu 7.937 Schistosomiasis — 1 zu 6.667 Plötzlicher Tod (junger Erwachsener) — 1 zu 3.922 Unsichere Verkabelung — 1 zu 3.390 Sepsis durch Wunde — 1 zu 2.857 Narkose-Wachheit — 1 zu 2.500 Hitzschlag (im Freien) — 1 zu 1.905 Hausbrand — 1 zu 1.818 Tollwut durch Hunde — 1 zu 1.449 Ertrinken — 1 zu 1.379 Rückenmarksverletzung bei Sprung — 1 zu 1.111 Erstickung — 1 zu 1.099 EVALI-Krankenhausaufenthalt — 1 zu 1.064 Betelnuss-Krebs — 1 zu 1.290 Thrombose (Flug) — 1 zu 4.651 Radfahrer töten — 1 zu 3.937 Tod im Straßenverkehr (Teen) — 1 zu 3.030 Hinten Fahrradsitz — 1 zu 2.500 Kind ohne Kindersitz — 1 zu 2.000 Tödliche Polizeibegegnung — 1 zu 4.739 Ehrenmord — 1 zu 2.381 Intime Partnertötung — 1 zu 1.767 Hurrikan — 1 zu 8.929 Tod durch Hungersnot — 1 zu 6.536 Schneesturmtod — 1 zu 4.367 Erdbeben — 1 zu 3.802 Listerien in Aufschnitt — 1 zu 6.061 Schwere E. coli aus Frischgemüse — 1 zu 4.831 Lebensmittelvergiftung (USA) — 1 zu 1.862 Fisch-Quecksilber — 1 zu 1.695 Fischgrätenverletzung — 1 zu 1.429 Akkubrand — 1 zu 4.545 Waschmittelkapsel verschluckt — 1 zu 6.494 Ertrinken im Pool — 1 zu 5.882 Unbehandelte Hüftdysplasie bei Säuglin — 1 zu 5.000 SIDS — 1 zu 2.398 Krieg (Zivilist) — 1 zu 2.000 Hirnschwellung bei Kind durch Grippe — 1 zu 100.000 Tödlicher Bienenstich — 1 zu 76.923 Lokales Dengue (USA-Festland) — 1 zu 66.667 Narkosetod — 1 zu 45.662 Hund stirbt im heißen Auto — 1 zu 41.667 Vibrio-vulnificus-Wundinfektion — 1 zu 32.051 Anaphylaxie — 1 zu 27.548 Chiropraktische Nackenmanipulation — 1 zu 16.667 CO-Vergiftung — 1 zu 14.006 Hepatitis A (Reise) — 1 zu 12.500 Verzicht auf Allergie-Immuntherapie — 1 zu 11.111 Acrylamid und Krebs — 1 zu 16.667 Busunglück — 1 zu 100.000 Flugzeugabsturz — 1 zu 58.824 Fahrzeugbrand nach Unfall — 1 zu 25.000 Tod am Bahnübergang — 1 zu 20.576 Sinkendes Auto — 1 zu 16.667 Fahrradanhaenger Kind — 1 zu 14.286 Beinahezusammenstoß auf Startbahn — 1 zu 13.699 Säureangriff — 1 zu 94.340 Terrorismus — 1 zu 77.519 Kindesentführung durch Fremde — 1 zu 38.760 Kindesentführung — 1 zu 35.211 Mitgifttod — 1 zu 13.158 Versehentlicher Schusswafffentod — 1 zu 11.299 Waldbrand — 1 zu 100.000 Tornado — 1 zu 80.645 Tsunami — 1 zu 52.632 Ertrinken im Ozean — 1 zu 29.155 Hochwasser — 1 zu 20.202 Hitzetod nach Hurrikan — 1 zu 20.000 Erdrutsch-Tod — 1 zu 18.416 Supervulkanausbruch — 1 zu 12.376 Bienenstich — 1 zu 78.927 Biene/Wespe verschluckt — 1 zu 29.155 Tödlicher Skorpionstich — 1 zu 26.110 Schokoladentod Hund — 1 zu 13.889 Bleihaltiger Zimt-Quetschbeutel — 1 zu 40.000 Auslaugung von Plastikbehältern — 1 zu 16.949 Ersticken des Säuglings im Autositz — 1 zu 64.935 Babywippe Sturz — 1 zu 60.606 Kleinkind-Erstickung — 1 zu 50.000 Säugling unbeaufsichtigt Erstickung — 1 zu 50.000 Tod eines vorwärts sitzenden Kleinkinds — 1 zu 26.738 Magnete verschluckt — 1 zu 12.048 Tod beim Schnorcheln — 1 zu 21.739 Haustier im Transport — 1 zu 20.000 Tod in ICE-Gewahrsam — 1 zu 17.065 Landminen-Verletzung — 1 zu 14.728 Impfreaktion — 1 zu 763.359 Aluminium und Alzheimer — 1 zu 169.492 Gasleck im Wohnhaus — 1 zu 140.845 Kindstod im heißen Auto — 1 zu 102.041 Glyphosat und Krebs — 1 zu 1.000.000 Teflon Kochgeschirr Krebs — 1 zu 169.492 Achterbahnverletzung — 1 zu 312.500 Fährunglück — 1 zu 133.333 Turbulenzverletzung — 1 zu 114.943 Schulschießerei — 1 zu 192.308 Massenschiessen — 1 zu 113.636 Lawine — 1 zu 210.526 Blitzschlag — 1 zu 209.205 Schlangenbiss — 1 zu 884.956 Spinnenbiss — 1 zu 833.333 Nilpferd-Angriff — 1 zu 564.972 Krokodilangriff — 1 zu 337.838 Hundebiss — 1 zu 142.045 Pestizidrückstände — 1 zu 1.000.000 Schmutzige Dose — 1 zu 200.000 Schaden durch PLA-Biokunststoff — 1 zu 169.492 Babyschaukel Tod — 1 zu 714.286 Trauben-Ersticken — 1 zu 625.000 Erdrosselung durch Jalousiekordel — 1 zu 416.667 Erstickung durch Plastiktüte — 1 zu 263.158 Knopfzelle — 1 zu 250.000 Schraegliegesitz Tod — 1 zu 238.095 Aufzug-/Rolltreppentod — 1 zu 188.324 JE (Reise) — 1 zu 2.000.000 Kind + Frontairbag — 1 zu 10.000.000 Asteroideneinschlag — 1 zu 1.351.351 Spinnen in Bananen — 1 zu 10.000.000 Haiangriff — 1 zu 5.681.818 Bärenangriff — 1 zu 3.787.879 Vergiftung durch Wildbeeren — 1 zu 2.222.222 Piranha-Angriff — 1 zu 135.135.135 Telefon an Zapfsäule — 1 zu 1.000.000.000 Telefon im Flugzeug — 1 zu 1.000.000.000
Lottery jackpot 1 zu 95.238

Zuletzt auf diesem Gerät angesehen