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Empfundene Angst vs. tatsächliche Wahrscheinlichkeit

Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, eine Cannabiskonsumstörung zu entwickeln?

Lebenszeit-Wahrscheinlichkeit

~1 zu 16

US adults develops cannabis use disorder at some point in their lifetime

6,3% Wahrscheinlichkeit über die Lebensspanne

Die meisten unterschätzen dies.

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

Gesundheit · geprüft 2026-06-14
Evidenzqualität 4.75/5

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

D1 Quellenverankerung
5/5
D2 Quellenautorität
5/5
D3 Arithmetik
5/5
D4 Unsicherheit
4/5
D5 Geltungsbereich
5/5
D6 Prosa
5/5
D7 Ehrlichkeit zur Wahrnehmung
4/5
D8 Vollständigkeit der Einschränkungen
5/5
Durchschnitt 4.75/5
Direkte Evidenz
Source Government statistic · Substance Abuse and Mental Health Services Administration (SAMHSA)
Lebenszeit, US-Erwachsener jedes Band = 10× seltener → an Ihre Faktoren angepasst Vollständige Skala anzeigen →
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Wahrgenommen

Cannabis nimmt in der öffentlichen Risikowahrnehmung eine ungewöhnliche Stellung ein: Es gilt weithin als die Droge, die am unwahrscheinlichsten eine Abhängigkeit verursacht, oft in ausdrücklichem Gegensatz zu Alkohol, Opioiden oder Stimulanzien. Die politische Rahmung der Legalisierungsdebatten hat diese Sicht verstärkt — Befürworter haben die relative Sicherheit gegenüber Alkohol betont, und der Begriff »Cannabiskonsumstörung« hat nicht die kulturelle Prägnanz von »Alkoholismus« oder »Opioidabhängigkeit«. Viele Konsumenten und Nichtkonsumenten glauben gleichermassen, dass Cannabis in keinem sinnvollen Sinne süchtig macht. Diese Überzeugung ist für eine beträchtliche Minderheit der Konsumenten falsch. Die Legalisierungswelle nach 2018 hat zudem hochpotente Produkte — Konzentrate, Esswaren und Verdampfer mit THC-Konzentrationen weit über dem, was in früheren Jahrzehnten verfügbar war — zur Norm in legalen Märkten gemacht und damit das pharmakologische Expositionsprofil auf Weisen verändert, die ältere Umfragedaten möglicherweise nicht vollständig erfassen.

Grobe Schätzung: ~1-2 % der Erwachsenen

Quelle: redaktionelle Einschätzung, nicht erhoben

Tatsächlich

6,3 % der US-Erwachsenen erfüllen irgendwann in ihrem Leben die DSM-5-Kriterien für eine Cannabiskonsumstörung (NESARC-III, 2012–2013)

US-Erwachsene ab 18 Jahren (NESARC-III, N=36.309, persönliche Interviews 2012–2013)

Berechnung anzeigen

Hasin et al. (American Journal of Psychiatry, 2016) nutzten die NESARC-III-Daten (N=36.309 US-Erwachsene, 2012–2013) mit den DSM-5-Diagnosekriterien, um die Lebenszeitprävalenz der Cannabiskonsumstörung auf 6,3 % und die 12-Monats-Prävalenz auf 2,5 % zu schätzen. Die Lebenszeitzahl wird direkt als normalisierte Schätzung verwendet: Sie repräsentiert bereits die US-Erwachsenenbevölkerung und umfasst die gesamte durch retrospektive strukturierte Interviews erfasste Erwachsenenlebensspanne. Unter Erwachsenen, die jemals Cannabis konsumiert haben, ist die bedingte Wahrscheinlichkeit, eine CUD zu entwickeln, deutlich höher. Die Analyse von Lopez-Quintero et al. (2011, Drug and Alcohol Dependence) der NESARC-I-Daten ergab, dass etwa 8,9 % der Jemals-Konsumenten in eine Cannabisabhängigkeit übergehen — die bedingte Rate pro Konsument. Die NESARC-III-Zahl von 6,3 % für alle Erwachsenen wird hier verwendet, weil die Frage nach dem Lebenszeitrisiko auf Bevölkerungsebene für einen US-Erwachsenen fragt, nicht nach dem bedingten Risiko bei Konsum. SAMHSA 2024 NSDUH fand 20,6 Millionen Fälle von CUD im vergangenen Jahr unter US-Einwohnern ab 12 Jahren, im Einklang mit dem oberen Ende der Prävalenzschätzungen, sobald die Cannabiskonsumraten angewandt werden.

Einschränkungen: Die Lebenszeitprävalenz von 6,3 % stammt aus den NESARC-III-Daten von 2012-2013,…

Die Lebenszeitprävalenz von 6,3 % stammt aus den NESARC-III-Daten von 2012-2013, vor der Legalisierung in den meisten US-Bundesstaaten. Seit 2018 sind sowohl die Cannabiskonsumprävalenz als auch die Konsumstörungsraten erheblich gestiegen; SAMHSA 2024 fand 20,6 Millionen Fälle von CUD im vergangenen Jahr, was nahelegt, dass die Lebenszeitprävalenz für die heutige jüngere Kohorte höher als 6,3 % sein wird, wenn sie das Alter der NESARC-III-Befragten erreicht. Das bedingte Risiko unter Jemals-Konsumenten ist deutlich höher als die 6,3 % für alle Erwachsenen — etwa 8,9 % der Jemals-Konsumenten entwickeln eine Abhängigkeit, laut Lopez-Quintero et al. (2011, Drug and Alcohol Dependence, NESARC-I-Daten). Produkte nach der Legalisierung — Konzentrate, Verdampfer und Esswaren mit THC-Konzentrationen von 40-90 % gegenüber den 5-10 % des typischen im Jahr 2000 verkauften Cannabis — stellen eine deutlich andere pharmakologische Exposition dar als die von den meisten NESARC-III-Befragten verwendeten Produkte. Die Zahl von 6,3 % sollte als Untergrenze für aktuelle und künftige Erwachsenenkohorten behandelt werden. Eine DSM-5-CUD erfordert mindestens 2 von 11 Kriterien; Toleranz und Entzug sind enthalten, aber nicht erforderlich, was bedeutet, dass die Störung ein breiteres Spektrum problematischer Konsummuster erfasst als die umgangssprachliche »Sucht«. Die Produktpotenz ist eine aufkommende, aber noch nicht quantifizierbare Risikoachse. Eine Studie von 2025 mit 512 jungen Erwachsenen in Kalifornien (Dunbar et al., Addiction) fand, dass jeder Schritt um einen Punkt auf der wahrgenommenen THC-Potenzskala mit 3,33 mehr Konsumtagen pro Monat, 0,13 mehr Gramm Blüte pro Tag und einem um 1,21 Punkte höheren CUDIT-R-Screening-Wert verbunden war — und dass Konsumenten höherer Potenz nicht nach unten »titrieren«, um dies auszugleichen, entgegen einer verbreiteten Annahme. Dies ist ein Zusammenhang mit der Konsumintensität und einem CUD-Screening-Mass, kein Pro-Person-Risikomultiplikator für die Entwicklung der Störung, weshalb er hier als Vorbehalt und nicht als persönlicher Faktor angeführt wird. Er legt nahe, dass die Verlagerung nach 2018 hin zu hochpotenter Blüte und Konzentraten (durchschnittlicher THC-Gehalt rund 3–5× höher als vor zwei Jahrzehnten) den Vielkonsum-Pfad verstärkt, der CUD antreibt, und ist ein weiterer Grund, die Zahl von 6,3 % aus 2012-2013 als Boden für aktuelle Kohorten zu behandeln.

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The 2012–2013 NESARC-III (the same nationally representative study of 36,309 US adults that established the 29.1% lifetime prevalence of alcohol use disorder) found a 6.3% lifetime prevalence of DSM-5 cannabis use disorder (Hasin et al., American Journal of Psychiatry, 2016). The 12-month prevalence was 2.5%. SAMHSA’s 2024 National Survey on Drug Use and Health found 20.6 million Americans with past-year cannabis use disorder, making it the most common drug use disorder in the United States, ahead of opioid use disorder (4.8 million) and stimulant use disorder (4.3 million). The 6.3% lifetime figure is almost certainly a floor rather than a ceiling: it predates the 2018 legalization wave that transformed access and product potency across most of the country, and both cannabis use and cannabis use disorder rates have risen since 2012–2013.

The perception that cannabis is simply not addictive holds up poorly against the diagnostic data. The DSM-5 criteria for cannabis use disorder (which include tolerance, withdrawal, unsuccessful efforts to cut down, continued use despite interpersonal or occupational problems, and giving up important activities for cannabis) map directly onto the patterns that heavy daily users typically describe, often without having thought of themselves as disordered. Among ever-users, the conditional probability of developing disorder is approximately 8–9%, based on NESARC-I data (Lopez-Quintero et al., 2011). That per-user rate is the lowest of the four substances the same NESARC analysis examined: nicotine converts at roughly 67%, alcohol at roughly 23%, and cocaine at roughly 21% — but a conditional rate near 1 in 11 is still far from the “cannabis just isn’t addictive” assumption that shapes public discourse. The post-legalization shift to high-potency concentrates and vapes (with THC concentrations of 40–90% versus the 5–10% typical of 2000-era cannabis) changes the exposure profile in ways that older survey data cannot capture.

The 6.3% all-adult lifetime figure encompasses a wide range of users. The disorder is far more common among those who begin using before age 18 (where adolescent brain development creates higher vulnerability), daily or near-daily users, and those with co-occurring anxiety or mood disorders — for whom cannabis is frequently used for self-medication of insomnia and anxiety. Occasional users (monthly or less) face a substantially lower conditional risk than the all-adult estimate implies. Men have higher rates than women in the NESARC-III data, consistent with higher rates of heavy use in male cohorts. The 6.3% figure also includes resolved cases: people who met criteria during periods of heavier use and later reduced or stopped without formal treatment, which is common. DSM-5 CUD requires only two of eleven criteria, spanning a severity range from mild functional impairment to severe dependence.

Etwa 6,3% der US-Erwachsenen erfüllen irgendwann im Leben die DSM-5-Kriterien einer Cannabis-Konsumstörung, rund 1 von 16. Die meisten schätzen den Wert auf 1-2%, deutlich unter der tatsächlichen Lebenszeitrate.

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. [1] Hasin DS et al. — American Journal of Psychiatry, 2016 — Prevalence and Correlates of DSM-5 Cannabis Use Disorder, 2012–2013: Findings from the National Epidemiologic Survey on Alcohol and Related Conditions–III
    Prevalence and Correlates of DSM-5 Cannabis Use Disorder, 2012–2013: Findings from the National Epidemiologic Survey on Alcohol and Related Conditions–III
    Statistik
    Lifetime and 12-month prevalences of DSM-5 cannabis use disorder among US adults were 6.3% and 2.5%, respectively (NESARC-III, N=36,309)
    Auszug
    “"The prevalences of 12-month and lifetime cannabis use disorder were 2.5% and 6.3%. Odds of 12-month and lifetime cannabis use disorder were higher for men, Native Americans, unmarried individuals, those with low incomes, and young adults; cannabis use disorder was associated with other substance use disorders, affective disorders, anxiety, and personality disorders." ”
    Quelldaten von
    2016-03-01
    Abgerufen
    2026-05-04 · archivierte Kopie
    Berechnung
    The 6.3% lifetime prevalence is used directly as the native numerator (6.3 per 100 US adults). This is the primary calculation input, representing the first nationally representative DSM-5 CUD prevalence estimate using structured diagnostic interviews. The 2.5% 12-month figure confirms the disorder is active for many adults at any given time, not merely historical.
    Unabhängigkeit
    NESARC-III was conducted by NIAAA using probability sampling and structured clinical interviews (AUDADIS-5), methodologically distinct from SAMHSA NSDUH self-report instruments.
  2. [2] Hasin DS et al. — JAMA Psychiatry, 2015 — Prevalence of Marijuana Use Disorders in the United States Between 2001-2002 and 2012-2013
    Prevalence of Marijuana Use Disorders in the United States Between 2001-2002 and 2012-2013
    Statistik
    Past-year prevalence of DSM-IV marijuana use disorder increased from 1.5% in 2001-2002 to 2.9% in 2012-2013; marijuana use more than doubled over the same period
    Auszug
    “"The past-year prevalence of marijuana use was 4.1% in 2001-2002 and 9.5% in 2012-2013. The past-year prevalence of DSM-IV marijuana use disorder was 1.5% in 2001-2002 and 2.9% in 2012-2013 (P < .05). Significant increases were found across all demographic subgroups." ”
    Quelldaten von
    2015-12-01
    Abgerufen
    2026-05-04 · archivierte Kopie
    Berechnung
    This study uses DSM-IV criteria and past-year prevalence, so the absolute figures are lower than the DSM-5 lifetime estimates in Hasin et al. 2016. It is used here to establish the trend: both cannabis use and cannabis use disorder have increased substantially since 2001-2002, with disorder prevalence roughly doubling. The post-legalization era (2018 onward) is not captured in either NESARC study and likely represents a further increase in exposure and conditional disorder rates.
    Unabhängigkeit
    Both Hasin 2015 (JAMA Psychiatry) and Hasin 2016 (Am J Psychiatry) draw on NESARC wave data. They are not fully independent sources but use different diagnostic criteria (DSM-IV vs DSM-5) and different comparison years, providing genuine methodological triangulation on the trend.
  3. [3] Substance Abuse and Mental Health Services Administration (SAMHSA) — Key Substance Use and Mental Health Indicators in the United States: Results from the 2024 National Survey on Drug Use and Health
    Key Substance Use and Mental Health Indicators in the United States: Results from the 2024 National Survey on Drug Use and Health

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    Statistik
    20.6 million people aged 12 or older had past-year cannabis use disorder in 2024, making it the most common drug use disorder in the US
    Auszug
    “"Marijuana use disorder was the most common drug use disorder (20.6 million), followed by opioid use disorder (4.8 million) and central nervous system stimulant use disorder (4.3 million). In 2024, 44.3 million individuals reported marijuana use in the past month." ”
    Quelldaten von
    2025-07-14
    Abgerufen
    2026-05-04 · archivierte Kopie
    Berechnung
    SAMHSA 2024 NSDUH: 20.6M past-year CUD / ~260M US adults ≈ 7.9% past-year CUD prevalence. This figure is notably higher than the NESARC-III 2.5% 12-month estimate, reflecting both the increase in cannabis use since 2012-2013 and instrument differences between NSDUH and NESARC. It is used here as a cross-validation anchor showing that post-legalization cannabis use disorder rates are higher than the NESARC-III figures, supporting the upper end of the uncertainty range. The 6.3% lifetime estimate from 2012-2013 is almost certainly an undercount for today's adult cohort.
  4. [4] Dunbar MS et al. — Addiction, 2025 (RAND Corporation) — High potency cannabis flower use is associated with heavier consumption and risk for cannabis use disorder among young adults in California, United States
    High potency cannabis flower use is associated with heavier consumption and risk for cannabis use disorder among young adults in California, United States
    Statistik
    A one-point increase on the perceived THC potency scale was associated with 3.33 more use days per month, 0.13 more grams of flower per day, and 1.21 greater CUDIT-R scores; results are inconsistent with the notion that individuals titrate use of higher-potency cannabis (n=512 young adults, California, 2022–2023)
    Auszug
    “"Results from separate adjusted linear regression models showed that a one-point increase in the perceived THC potency scale was associated with 3.33 more use days per month [B = 3.33, (standard error, SE = 0.46), P < 0.0001], 0.13 more grams of flower used per day [B = 0.13 (SE = 0.04), P < 0.01] and 1.21 greater CUDIT-R scores [B = 1.21 (SE = 0.29), P < 0.0001].... Self-reported use of higher potency cannabis flower appears to be associated with more frequent and higher-quantity cannabis consumption and greater Cannabis Use Disorder Identification Test - Revised (CUDIT-R) scores, which is inconsistent with the notion that individuals titrate use of higher-potency cannabis." ”
    Quelldaten von
    2025-08-01
    Abgerufen
    2026-06-14 · archivierte Kopie
    Berechnung
    This study reports associations between perceived THC potency and (a) frequency and quantity of use and (b) CUDIT-R screening scores — not a per-person risk ratio for developing cannabis use disorder. No clean CUD multiplier is derivable from the published coefficients without an unstated assumption, so it is NOT added as a personal_factor_multiplier; it is cited as supporting evidence in the caveats that high-potency products are associated with heavier consumption and higher CUD-screening risk, and that users do not titrate down to compensate for higher potency.
  5. [5] Lopez-Quintero C et al. — Drug and Alcohol Dependence, 2011 — Probability and predictors of transition from first use to dependence on nicotine, alcohol, cannabis, and cocaine: results of the National Epidemiologic Survey on Alcohol and Related Conditions (NESARC)
    Probability and predictors of transition from first use to dependence on nicotine, alcohol, cannabis, and cocaine: results of the National Epidemiologic Survey on Alcohol and Related Conditions (NESARC)
    Statistik
    Cumulative probability of transition to dependence: 67.5% for nicotine users, 22.7% for alcohol users, 20.9% for cocaine users, and 8.9% for cannabis users
    Auszug
    “"The cumulative probability estimate of transition to dependence was 67.5% for nicotine users, 22.7% for alcohol users, 20.9% for cocaine users, and 8.9% for cannabis users." ”
    Quelldaten von
    2011-05-01
    Abgerufen
    2026-07-03 · archivierte Kopie
    Berechnung
    Supplies the per-substance conditional conversion rates the body text uses to compare cannabis's ever-user transition rate against nicotine, alcohol, and cocaine. This is the same NESARC-I analysis (Lopez-Quintero et al. 2011) referenced elsewhere in this entry's assumptions and caveats for the cannabis-specific 8.9% figure; added here as a full citation because the body also states the nicotine (67.5%), alcohol (22.7%), and cocaine (20.9%) rates from the same analysis.
    Unabhängigkeit
    NESARC-I (2001-2002 and 2004-2005 waves) is a distinct survey wave from NESARC-III (2012-2013) used for the primary 6.3% lifetime CUD estimate above, though both are NIAAA-conducted nationally representative surveys using structured diagnostic interviews.

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
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