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Empfundene Angst vs. tatsächliche Wahrscheinlichkeit

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

Lebenszeit-Wahrscheinlichkeit · Untergruppe

~29% of first-degree relatives of a person with AUD develop alcohol dependence themselves, roughly double the ~14% baseline rate in matched community controls

29% Wahrscheinlichkeit über die Lebensspanne

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

Gesundheit · geprüft 2026-05-28
Evidenzqualität 4.38/5

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
4/5
D6 Prosa
4/5
D7 Ehrlichkeit zur Wahrnehmung
4/5
D8 Vollständigkeit der Einschränkungen
5/5
Durchschnitt 4.38/5
Direkte Evidenz
Source Peer-reviewed study · Nurnberger JI Jr, Wiegand R, Bucholz K, et al. — Archives of General Psychiatry, 2004
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.
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  1. Deine Faktoren
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Wahrgenommen

Es gibt keine rigorose Umfrage zur öffentlichen Wahrnehmung, wie erwachsene Kinder von Alkoholikern ihr eigenes AUD-Risiko einschätzen, aber das kulturelle Skript rund um vererbten Alkoholismus ist stark: Familienmemoiren, Genesungsliteratur und populärgenetische Kommentare implizieren oft etwas, das einem Münzwurf nahekommt. Der intuitive Rahmen verdichtet zwei verschiedene Behauptungen – dass AUD vererbbar ist (wahr: etwa die Hälfte der Varianz ist genetisch) und dass ein einzelnes Kind eines AUD-Elternteils wahrscheinlich selbst AUD entwickeln wird (erheblich übertrieben). Die beste direkte Messung (COGA) beziffert die Erhöhung auf etwa das 2-Fache der Basislinie, nicht das 5- oder 10-Fache, und die Mehrheit der erwachsenen Kinder von Alkoholikern erfüllt nie die Kriterien für die Störung. Die Lücke zwischen Vererbung-als-Mechanismus und Vererbung-als-Schicksal ist der Ort, an dem die Wahrnehmungskalibrierung liegt.

Grobe Schätzung: viele erwachsene Kinder von Alkoholikern glauben, ihr Lebenszeitrisiko liege bei 50 % oder höher

Quelle: redaktionelle Einschätzung, nicht erhoben

Tatsächlich

28,8 % der Verwandten ersten Grades eines alkoholabhängigen Probanden erfüllen die Lebenszeit-DSM-IV-Kriterien für Alkoholabhängigkeit, gegenüber 14,4 % der Kontrollen (COGA, Nurnberger et al. 2004)

Verwandte ersten Grades (Eltern, Geschwister, Nachkommen) alkoholabhängiger Probanden, ermittelt durch die Collaborative Studies on the Genetics of Alcoholism (COGA); N=8.296 Verwandte gegenüber N=1.654 Gemeindekontrollen

Berechnung anzeigen

Die Schlagzahl ist die direkt gemessene Lebenszeit-DSM-IV-Alkoholabhängigkeitsrate in COGAs Pool von Verwandten ersten Grades (Nurnberger et al. 2004): 28,8 % der Verwandten gegenüber 14,4 % der Gemeindekontrollen, bewertet mit demselben Instrument, dem Semi-Structured Assessment for the Genetics of Alcoholism (SSAGA) – ein relatives Risiko von ~2,0x. Dies wird dem Ableiten einer Zahl durch Multiplikation der 29,1 %-DSM-5-Lebenszeit-AUD-Basislinie von NESARC-III mit dem 2x-Familienanamnese-Effekt aus drei Gründen vorgezogen. (1) Äpfel-mit-Äpfeln-Instrumentierung: Verwandte und Kontrollen in COGA wurden identisch diagnostiziert. (2) DSM-IV-Alkoholabhängigkeit ist restriktiver als DSM-5-AUD (das Missbrauch + Abhängigkeit zu einer einzigen Störung mit einer 2-Kriterien-Schwelle zusammenfasste), sodass die COGA-Zahl gegenüber einer hypothetischen DSM-5-Neuanalyse konservativ ist. (3) Keine national repräsentative Studie hat die DSM-5-AUD-Prävalenz speziell bei erwachsenen Kindern von AUD-Eltern gemessen; COGAs Pool von Verwandten ersten Grades ist die größte verfügbare direkte Messung. Wichtige Einschränkung der Rahmung: COGAs »Verwandte ersten Grades« fasst Eltern, Geschwister und Nachkommen zusammen. Das Papier schlüsselt die Ergebnisse nicht nach Verwandtschaftstyp auf, sodass die Zahl von 28,8 % der beste verfügbare Stellvertreter für das nachkommensspezifische Risiko ist, nicht eine direkte Messung davon. Erwachsene Kinder von AUD-Eltern liegen wahrscheinlich nahe dieser Zahl, angesichts (a) einer genetischen Belastung, die der von Geschwistern entspricht, und (b) einer gemeinsamen frühkindlichen Umweltexposition; die COGA-Schätzung ist an eine Population gebunden, die sie einschließt, aber nicht ausschließlich aus ihnen besteht. Erblichkeitsschätzungen aus der Meta-Analyse von Verhulst, Neale & Kendler (2015) von 12 Zwillings- und 5 Adoptionsstudien konvergieren auf h² = 0,49 (95 % KI 0,43-0,53) und stützen das Ausmaß der Erhöhung als teilweise genetisch. Das Unsicherheitsband spiegelt die Heterogenität der Kohortendefinition (ein Elternteil vs. beide, biologische vs. weggegebene Adoptionsstudien), die DSM-Edition (DSM-IV ~28 % in COGA vs. wahrscheinlich höher unter DSM-5-Kriterien) und die Unterscheidung zwischen nachkommensspezifisch und im Pool der Verwandten ersten Grades wider.

Einschränkungen: Drei Einschränkungen der Rahmung sind für das korrekte Lesen dieser Zahl wichtig…

Drei Einschränkungen der Rahmung sind für das korrekte Lesen dieser Zahl wichtig. (1) Populationsdiskrepanz: COGAs »Verwandte ersten Grades« fasst Eltern, Geschwister und Nachkommen alkoholabhängiger Probanden zusammen. Die Zahl von 28,8 % ist die beste verfügbare direkte Messung für das nachkommensspezifische Risiko, weil die genetische Belastung und die frühe Umweltexposition über diese Verwandtschaftsverhältnisse hinweg vergleichbar sind, aber es ist keine Studie ausschließlich über erwachsene Kinder von AUD-Eltern. (2) Diagnostische Edition: COGA verwendete DSM-IV-Alkoholabhängigkeit, die restriktiver ist als DSM-5-AUD (DSM-5 fasste die früheren Kategorien »Missbrauch« und »Abhängigkeit« zu einer einzigen Störung mit einer 2-Kriterien-Schwelle zusammen). Eine hypothetische DSM-5-Neuanalyse von COGA würde wahrscheinlich höhere absolute Prävalenzen sowohl bei Verwandten als auch bei Kontrollen ergeben, aber es wird erwartet, dass das 2x-Verhältnis Bestand hat. (3) Ermittlung: COGA-Probanden wurden über Behandlungsprogramme rekrutiert, was schwere und klinisch identifizierte Fälle auswählt; das relative Risiko für Nachkommen eines Elternteils mit leichtem, nie behandeltem AUD ist wahrscheinlich kleiner. Die Zahl von 28,8 % sollte nicht als Prognose für ein einzelnes Individuum gelesen werden – die meisten erwachsenen Kinder alkoholkranker Eltern (etwa 71 %) erfüllen nicht die Lebenszeitkriterien für Alkoholabhängigkeit. Erblichkeit ist kein Schicksal: Das h² von 0,49 der Verhulst-Meta-Analyse bedeutet, dass etwa die Hälfte der Varianz in der Anfälligkeit genetisch ist, was erheblichen Raum für umweltbedingte, verhaltensbezogene und politische Faktoren lässt, um individuelle Ergebnisse zu verschieben. Adoptionsstudien haben separat festgestellt, dass die Erhöhung bei Nachkommen biologischer AUD-Eltern bestehen bleibt, selbst wenn sie von nicht alkoholkonsumierenden Adoptivfamilien aufgezogen werden, was bestätigt, dass die genetische Komponente real und nicht rein erlerntes Verhalten ist, aber dieselben Studien zeigen auch, dass die Erhöhung in schützenden Umgebungen erheblich abgeschwächt ist.

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Vergleichen mit:

The clearest direct measurement comes from the Collaborative Studies on the Genetics of Alcoholism (COGA), reported by Nurnberger and colleagues in 2004. COGA assessed 8,296 first-degree relatives of alcohol-dependent probands and 1,654 community controls with the same Semi-Structured Assessment for the Genetics of Alcoholism (SSAGA) interview. Lifetime DSM-IV alcohol dependence appeared in 28.8% of relatives and 14.4% of controls — a roughly 2-fold elevation. That is the cleanest apples-to-apples comparison in the literature: same diagnostic instrument, same threshold, same era, families recruited from the same multi-site framework. The convergence with NESARC-III’s 29.1% general-population lifetime DSM-5 AUD figure is a coincidence of definitions, not a finding — DSM-5 AUD is a substantially broader category than DSM-IV alcohol dependence, so the absolute numbers happen to land near each other despite measuring different things in different populations. The signal to anchor on is the 2x ratio within COGA, not the absolute 28.8% read against the unrelated NESARC-III baseline.

That 2x elevation is part-genetic and part-environmental, and twin and adoption studies can separate the two. The Verhulst, Neale and Kendler 2015 meta-analysis of 12 twin studies and 5 adoption studies put the heritability of AUD at h² = 0.49 (95% CI 0.43-0.53), with no evidence of heterogeneity by sex. Roughly half the variance in liability is genetic. Adoption studies — which follow biological children of alcohol-dependent parents raised by non-related adoptive families — have separately shown that the elevation persists even when the early-life drinking environment is removed, confirming that the genetic component is real rather than purely a modeled behavior. The remaining ~50% of variance is environmental, which is why protective adoptive environments and policy-level interventions (drinking-onset delay, monitored adolescent alcohol access, screening in primary care) can meaningfully shift outcomes even for high-genetic-liability individuals.

The framing this number resists is “inheritance as destiny.” About 71% of COGA first-degree relatives of alcohol-dependent probands did not meet lifetime criteria for alcohol dependence. That is the modal outcome, not the exception. The cultural script around “alcoholism runs in families” often implies something closer to 50% or higher lifetime risk in adult children of alcoholics; the direct measurement is closer to 29%. The elevation is real and substantial — a 2x relative risk for a disorder with a 14% baseline is one of the larger first-degree-relative effects in psychiatric epidemiology — but it operates within a probabilistic, not deterministic, frame. Most adult children of alcoholic parents reach midlife without developing AUD themselves.

Three caveats worth foregrounding. COGA’s first-degree-relative pool combines parents, siblings, and offspring of probands; the paper does not break results out by relationship type, so the 28.8% figure is the best available proxy for offspring-specific risk rather than a direct measurement of it. DSM-IV alcohol dependence is a higher bar than DSM-5 AUD, so a re-analysis under current diagnostic criteria would likely yield higher absolute figures in both groups while preserving the 2x ratio. And COGA recruited probands through treatment programs, which selects for clinically severe cases — the elevation in the children of an undiagnosed or mild AUD parent is likely smaller than the COGA figure suggests.

Etwa ~29% der Verwandten ersten Grades einer Person mit Alkoholkonsumstörung entwickeln selbst eine Alkoholabhängigkeit, rund doppelt so viel wie die Basisrate von ~14% in vergleichbaren Kontrollgruppen aus der Bevölkerung. Das liegt deutlich unter den 50% oder mehr, die viele in dieser Gruppe annehmen.

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.

2/4 Quellen unabhängig wortwörtlich mit der zitierten Quelle abgeglichen

  1. [1] Nurnberger JI Jr, Wiegand R, Bucholz K, et al. — Archives of General Psychiatry, 2004 — A family study of alcohol dependence: coaggregation of multiple disorders in relatives of alcohol-dependent probands Verifiziert
    A family study of alcohol dependence: coaggregation of multiple disorders in relatives of alcohol-dependent probands
    Statistik
    Lifetime risk rates of 28.8% and 14.4% for DSM-IV alcohol dependence in first-degree relatives of alcohol-dependent probands and controls, respectively; relative risk approximately 2-fold
    Auszug
    “"Lifetime risk rates of 28.8% and 14.4% for DSM-IV alcohol dependence in relatives of probands and controls, respectively... The risk of alcohol dependence in relatives of probands compared with controls is increased about 2-fold." ”
    Quelldaten von
    2004-12-01
    Abgerufen
    2026-05-28 · archivierte Kopie
    Verifizierung
    Der Auszug wurde bei unserer Grounding-Prüfung unabhängig erneut abgerufen und Wort für Wort mit der zitierten Quelle abgeglichen.
    Berechnung
    Native numerator (28.8 per 100) is taken directly from the Nurnberger 2004 finding for first-degree relatives of alcohol-dependent probands (parents, siblings, offspring). The 14.4% control rate is the matched same-instrument baseline, yielding a ~2.0x relative risk. Sample sizes: N=8,296 relatives of probands and N=1,654 controls assessed via the SSAGA structured diagnostic interview. DSM-IV alcohol-dependence criteria were applied; the broader DSM-5 AUD criteria would likely yield somewhat higher absolute prevalences in both groups while preserving the ~2x ratio. The 28.8% figure is used as the lifetime_us_adult for this subgroup; this is the best direct measurement available because no nationally representative study has measured DSM-5 AUD specifically in offspring of AUD parents. The first-degree-relative pool includes adult children of probands but is not exclusively offspring; this is acknowledged in `assumptions` and `caveats`.
    Unabhängigkeit
    The Collaborative Studies on the Genetics of Alcoholism (COGA) is a NIAAA-funded multi-site project (Indiana University, Washington University in St. Louis, SUNY Downstate, University of Connecticut, University of California San Diego, University of Iowa) that ascertained alcohol-dependent probands through inpatient and outpatient treatment programs and recruited their relatives plus a matched community-control sample. Probands and controls were diagnosed with the same SSAGA instrument, making the relative-vs-control comparison methodologically clean.
  2. [2] Verhulst B, Neale MC, Kendler KS — Psychological Medicine, 2015 — The heritability of alcohol use disorders: a meta-analysis of twin and adoption studies
    The heritability of alcohol use disorders: a meta-analysis of twin and adoption studies
    Statistik
    Best-fit estimate of the heritability of AUD: h² = 0.49 (95% CI 0.43-0.53); meta-analysis of 12 twin studies and 5 adoption studies; no evidence for heterogeneity by sex
    Auszug
    “"The best-fit estimate of the heritability of AUD was 0.49 [95% confidence interval (CI) 0.43-0.53]... There was no evidence for heterogeneity by study design, sex or assessment method." ”
    Quelldaten von
    2015-03-01
    Abgerufen
    2026-05-28 · archivierte Kopie
    Berechnung
    Establishes that roughly half of the variance in AUD risk is heritable, consistent with the magnitude of the COGA family-aggregation finding being part-genetic rather than purely shared-environmental. Used as supporting evidence for the mechanism behind the 2x elevation; not used to compute the headline rate. Twin and adoption studies separately estimate the genetic component because identical twins reared apart and adoptees raised by non-biological parents disentangle shared genes from shared environment; the meta-analytic h² = 0.49 means that even substantial early-life environmental exposure to a parent's drinking does not, on its own, drive the elevated risk seen in offspring.
    Unabhängigkeit
    This is a meta-analysis of independent twin and adoption studies conducted across multiple countries and decades, including the Virginia Twin Registry, Swedish adoption studies, and Australian twin samples. The aggregate h² estimate is methodologically independent of the COGA family-aggregation data.
  3. [3] Grant BF, Chou SP, Saha TD, et al. — JAMA Psychiatry, 2015 — Epidemiology of DSM-5 Alcohol Use Disorder: Results From the National Epidemiologic Survey on Alcohol and Related Conditions III
    Epidemiology of DSM-5 Alcohol Use Disorder: Results From the National Epidemiologic Survey on Alcohol and Related Conditions III

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    Statistik
    Lifetime prevalence of DSM-5 alcohol use disorder among US adults: 29.1% overall; 12-month prevalence 13.9% (NESARC-III, N=36,309)
    Auszug
    “"In 2012-2013, US prevalences of DSM-5 12-month and lifetime AUD among adults 18 years and older were 13.9% and 29.1%, respectively. Prevalence was generally highest for men (17.6% and 36.0%, respectively), White and Native American respondents, and younger and never-married adults." ”
    Quelldaten von
    2015-08-01
    Abgerufen
    2026-05-28 · archivierte Kopie
    Berechnung
    Used as the US adult general-population reference for context. The coincidence between NESARC-III lifetime DSM-5 AUD (29.1%) and the COGA first-degree-relative DSM-IV alcohol-dependence figure (28.8%) is a methodological artifact, not a finding: DSM-5 AUD has a much broader definition than DSM-IV alcohol dependence, so the absolute numbers happen to land near each other despite measuring different things in different populations. The clean apples-to-apples comparison is COGA relatives 28.8% vs COGA controls 14.4%, both DSM-IV alcohol dependence, both SSAGA instrument — that is where the 2x elevation comes from.
    Unabhängigkeit
    NESARC-III was conducted by the National Institute on Alcohol Abuse and Alcoholism (NIAAA) using probability sampling of the US non-institutionalized civilian population and the AUDADIS-5 structured diagnostic interview. Methodologically independent from COGA (which is a treatment-ascertained family study) and from the heritability meta-analysis.
  4. [4] Grant BF — Alcohol Health and Research World, 1998 — The impact of a family history of alcoholism on the relationship between age at onset of alcohol use and DSM-IV alcohol dependence: results from the National Longitudinal Alcohol Epidemiologic Survey Verifiziert
    The impact of a family history of alcoholism on the relationship between age at onset of alcohol use and DSM-IV alcohol dependence: results from the National Longitudinal Alcohol Epidemiologic Survey
    Statistik
    Family history of alcoholism is associated with higher lifetime DSM-IV alcohol-dependence prevalence; earlier age at first drink is independently associated with higher lifetime risk (NLAES, nationally representative)
    Auszug
    “"People with a family history of alcoholism had a higher prevalence of lifetime alcohol dependence than did people without such a history. Respondents with an earlier age of drinking onset were more likely to become alcohol dependent compared with respondents with a later age of drinking onset." ”
    Quelldaten von
    1998-01-01
    Abgerufen
    2026-05-28 · archivierte Kopie
    Verifizierung
    Der Auszug wurde bei unserer Grounding-Prüfung unabhängig erneut abgerufen und Wort für Wort mit der zitierten Quelle abgeglichen.
    Berechnung
    Provides nationally representative cross-validation that family history of alcoholism elevates lifetime alcohol-dependence prevalence in the respondent, consistent with the direction of the COGA finding. Also establishes that early age at first drink interacts with family history to compound risk — supporting the framing that the elevation is probabilistic and modifiable by behavior, not deterministic. Not used to derive the headline rate; the NLAES instrument and sampling differ from COGA/SSAGA, so the figures are not directly substitutable.
    Unabhängigkeit
    The National Longitudinal Alcohol Epidemiologic Survey (NLAES, 1991-1992) was conducted by NIAAA using the AUDADIS instrument, independent of COGA's SSAGA-based family study.

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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