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Empfundene Angst vs. tatsächliche Wahrscheinlichkeit

Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, durch ein gefälschtes oder minderwertiges Medikament geschädigt oder getötet zu werden?

Lebenszeit-Wahrscheinlichkeit · Untergruppe

~1 zu 361

0,3% 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 3.75/5

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

D1 Quellenverankerung
4/5
D2 Quellenautorität
3/5
D3 Arithmetik
4/5
D4 Unsicherheit
4/5
D5 Geltungsbereich
4/5
D6 Prosa
4/5
D7 Ehrlichkeit zur Wahrnehmung
3/5
D8 Vollständigkeit der Einschränkungen
4/5
Durchschnitt 3.75/5
Direkte Evidenz
Source Government statistic · World Health Organization
Lebenszeit, Untergruppe jedes Band = 10× seltener → Vollständige Skala anzeigen →
sicher 1 zu 1 Tsd. 1 zu 1 Mio. 1 zu 1 Mrd.
A flat vector illustration of a medicine capsule with a subtle question mark shadow, rendered in muted tones against a pale background.

Wahrgenommen

In Ländern mit hohem Einkommen und strenger pharmazeutischer Regulierung wirkt die Vorstellung, ein gefälschtes oder minderwertiges Medikament zu erhalten, eher wie ein Handlungselement aus einem Thriller als wie eine alltägliche Gefahr. Apotheken sind lizenziert, Lieferketten werden geprüft, und Regulierungsbehörden ziehen fehlerhafte Chargen innerhalb von Tagen zurück. Das Denkmodell eines Medikaments, das schlicht den auf seinem Etikett angegebenen Wirkstoff nicht enthält, passt nicht zur alltäglichen Erfahrung. In Ländern mit niedrigem und mittlerem Einkommen ist die Situation kategorisch anders: Die WHO schätzt, dass 1 von 10 Medizinprodukten in diesen Umgebungen minderwertig oder gefälscht ist, und die Folgen sind nicht bloß Wirkungslosigkeit, sondern der Tod, insbesondere bei Kindern, die mit gefälschten Antibiotika gegen Lungenentzündung oder gefälschten Antimalariamitteln gegen Malaria behandelt werden.

Quelle: redaktionelle Einschätzung, nicht erhoben

Tatsächlich

~188.000 Todesfälle pro Jahr weltweit durch minderwertige oder gefälschte Medikamente

Erwachsene und Kinder weltweit

Berechnung anzeigen

Native Rate: Von der WHO in Auftrag gegebene Modelle schätzen 72.000–169.000 Kindertodesfälle pro Jahr durch Lungenentzündung, verursacht durch minderwertige/gefälschte Antibiotika (Modell der University of Edinburgh), und 116.000 (64.000–158.000) zusätzliche Todesfälle durch Malaria, verursacht durch minderwertige/gefälschte Antimalariamittel in Subsahara-Afrika (Modell der London School of Hygiene and Tropical Medicine). Eine konservative kombinierte Schätzung von ~188.000 Todesfällen/Jahr wird verwendet, die die Überschneidung zwischen den Modellspannen berücksichtigt. Die Last fällt fast ausschließlich auf Länder mit niedrigem und mittlerem Einkommen (LMICs), in denen ~4 Milliarden Menschen leben und in denen die WHO schätzt, dass 1 von 10 Medizinprodukten minderwertig oder gefälscht ist. Geteilt durch die gefährdete Bevölkerung: 188.000 / 4.000.000.000 = 4,7e-5 jährliche Rate. Lebenszeitumrechnung unter Verwendung des 59-Jahres-Horizonts: 1 − (1 − 4,7e-5)^59 = 0,00277. Die untere Unsicherheitsgrenze verwendet 100.000 Todesfälle (konservative Untergrenze, die Modellunsicherheit und mögliche Doppelzählung zwischen dem Edinburgh- und dem LSHTM-Modell berücksichtigt) / 4 Mrd., über 59 Jahre verkettet = 1 − (1 − 2,5e-5)^59 = 0,0015. Die obere Grenze verwendet 370.000 (169.000 + 158.000 plus ~15 % für Kategorien außer Lungenentzündung/Malaria) / 4 Mrd., über 59 Jahre verkettet = 1 − (1 − 9,25e-5)^59 = 0,0055. Die tatsächliche Zahl der Todesfälle ist wahrscheinlich höher, da diese Modelle nur Lungenentzündung und Malaria abdecken, nicht kardiovaskuläre, HIV/AIDS- oder TB-Medikamente. Für Erwachsene in Ländern mit hohem Einkommen und robuster Arzneimittelqualitätsregulierung ist das persönliche Risiko um Größenordnungen niedriger.

Einschränkungen: Die Schätzung von 188.000 Todesfällen leitet sich aus zwei krankheitsspezifische…

Die Schätzung von 188.000 Todesfällen leitet sich aus zwei krankheitsspezifischen Modellen ab, die nur Lungenentzündung und Malaria abdecken. Die tatsächliche globale Zahl der Todesfälle durch minderwertige und gefälschte Medikamente ist fast sicher höher, wenn kardiovaskuläre Medikamente, HIV/AIDS-Antiretrovirale, Tuberkulosemedikamente und andere therapeutische Kategorien einbezogen werden. Die Last fällt fast ausschließlich auf Länder mit niedrigem und mittlerem Einkommen mit schwachen pharmazeutischen Regulierungssystemen. Für jeden Erwachsenen, der Medikamente über eine regulierte Apotheke in den USA, der EU, Japan oder einem anderen Land mit hohem Einkommen und robuster Arzneimittelqualitätsdurchsetzung kauft, ist die persönliche Wahrscheinlichkeit, auf ein minderwertiges oder gefälschtes Medikament zu stoßen, um Größenordnungen niedriger als der globale Durchschnitt. Online-Apotheken, die außerhalb der behördlichen Aufsicht operieren, stellen selbst in wohlhabenden Ländern einen eigenen und wachsenden Risikokanal dar. Ein separater illegaler Kanal — nicht in der LMIC-Schlagzeilenzahl enthalten — ist der Verkauf von mit Fentanyl versetzten gefälschten verschreibungspflichtigen Pillen (gefälschtes »Percocet«, »Xanax«, »Adderall«) an US-Teenager und junge Erwachsene, häufig über Social-Media-Plattformen wie Snapchat. Die KFF berichtet unter Berufung auf DEA-Labordaten, dass 2023 sieben von zehn gefälschten Opioid-Pillen eine potenziell tödliche Dosis Fentanyl enthielten und dass 76 % der Drogentodesfälle bei Jugendlichen im Jahr 2023 Fentanyl beinhalteten, häufig aus Pillen, von denen der Nutzer glaubte, es handele sich um ein echtes verschreibungspflichtiges Medikament. Dieses Phänomen unterscheidet sich sowohl im Mechanismus als auch in der Bevölkerung von der LMIC-Belastung durch minderwertige Medikamente, die die Schlagzeilenzahl verankert, und seine Zahl ist nun rückläufig: Der CDC-NCHS-Data-Brief Nr. 549 (Januar 2026) berichtet, dass die Rate der Drogentodesfälle bei den 15- bis 24-Jährigen zwischen 2023 und 2024 um 37,0 % sank (von 13,5 auf 8,5 pro 100.000), der größte Rückgang aller Altersgruppen.

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Vergleichen mit:

Die Weltgesundheitsorganisation schätzt, dass 1 von 10 Medizinprodukten in Ländern mit niedrigem und mittlerem Einkommen minderwertig oder gefälscht ist. Zwei von der WHO in Auftrag gegebene Modellierungsübungen beziffern einen Teil der Sterblichkeitskosten: Die Universität Edinburgh schätzt, dass 72.000 bis 169.000 Kinder jedes Jahr an Lungenentzündung sterben, weil die Antibiotika, die sie erhielten, minderwertig oder gefälscht waren, und die London School of Hygiene and Tropical Medicine schätzt 116.000 zusätzliche Todesfälle durch Malaria in Subsahara-Afrika, die auf minderwertige oder gefälschte Antimalariamittel zurückzuführen sind. Allein diese beiden Kategorien machen etwa 188.000 Todesfälle pro Jahr aus, und die tatsächliche Zahl ist fast sicher höher, da kardiovaskuläre Medikamente, HIV/AIDS-Antiretrovirale, Tuberkulosemedikamente und jede andere therapeutische Kategorie ausgenommen sind.

Die Wahrnehmungslücke verläuft je nach Geografie in beide Richtungen. In Ländern mit strenger pharmazeutischer Regulierung wird das Risiko, auf ein gefälschtes Medikament zu stoßen, als verschwindend gering wahrgenommen, und für regulierte Apotheken ist es das weitgehend auch. In Ländern mit niedrigem und mittlerem Einkommen ist das Problem jedoch systemisch: schwache Regulierungskapazitäten, fragmentierte Lieferketten und unzureichende Qualitätskontrollinfrastruktur bedeuten, dass eine Mutter, die für die Antibiotika ihres Kindes bezahlt, keine zuverlässige Möglichkeit hat zu überprüfen, ob das Produkt enthält, was auf dem Etikett steht. Die WHO weist darauf hin, dass Antimalariamittel und Antibiotika die am häufigsten als minderwertig oder gefälscht gemeldeten Produktkategorien sind — genau die Medikamente, die in Umgebungen mit der höchsten Infektionskrankheitslast am wichtigsten sind.

Wo die Zahl nicht zutrifft: Jede Person, die Medikamente über eine lizenzierte Apotheke in einem Land mit robuster Arzneimittelqualitätsregulierung kauft (USA, EU, Japan, Kanada, Australien und ähnliche), operiert weit außerhalb der Risikoverteilung, die die globale Lebenszeitchance von 1 zu 450 generiert. Das primäre Restrisiko in wohlhabenden Ländern ist der wachsende Online-Apothekenmarkt, wo Produkte, die außerhalb regulierter Kanäle gekauft werden, Qualitätskontrollen vollständig umgehen können. Die 188.000-Schätzung ist konservativ und krankheitsspezifisch begrenzt; die WHO selbst verwendet die Formulierung „Hunderttausende”, wenn sie das volle Ausmaß der Sterblichkeit durch minderwertige Medikamente beschreibt.

Minderwertige oder gefälschte Medikamente werden weltweit mit etwa 188.000 Todesfällen pro Jahr in Verbindung gebracht. Für einen Erwachsenen in einem Land mit niedrigem oder mittlerem Einkommen liegt das Lebenszeitrisiko bei rund 1 in 361 — eine Last fernab der reichen Märkte, die die Schlagzeilen bestimmen.

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.

3/5 Quellen unabhängig wortwörtlich mit der zitierten Quelle abgeglichen

  1. [1] World Health Organization — Substandard and falsified medical products — Fact sheet Verifiziert
    Substandard and falsified medical products — Fact sheet
    Statistik
    At least 1 in 10 medicines in low- and middle-income countries are substandard or falsified; countries spend an estimated US$ 30.5 billion per year on such products
    Auszug
    “"At least 1 in 10 medicines in low- and middle-income countries are substandard or falsified. Countries spend an estimated US$ 30.5 billion per year on substandard and falsified medical products." ”
    Quelldaten von
    2018-01-31
    Abgerufen
    2026-04-26 · archivierte Kopie
    Verifizierung
    Der Auszug wurde bei unserer Grounding-Prüfung unabhängig erneut abgerufen und Wort für Wort mit der zitierten Quelle abgeglichen.
    Berechnung
    The WHO fact sheet has been restructured since the original access date. The detailed mortality models (University of Edinburgh pneumonia estimate of 72,000-169,000 deaths and LSHTM malaria estimate of 116,000 deaths) that previously anchored the native numerator are no longer present on this page. The 1-in-10 prevalence figure remains and establishes the scale of the problem in LMICs. The mortality estimates that underpin the 188,000 deaths/year figure were derived from earlier versions of this fact sheet and from the original research publications (Lancet Infectious Diseases, 2018). 188,000 / 5B = 0.0000376 annual rate, compounded over 59 years yields 0.00222.
    Unabhängigkeit
    Both sources are WHO publications drawing on the same underlying data and commissioned modelling studies. They are not independent data sources.
  2. [2] World Health Organization — Substandard and falsified medical products — Health topics
    Substandard and falsified medical products — Health topics
    Statistik
    More than 1 in 10 medicines in LMICs estimated substandard or falsified; up to 2 billion people lack access to necessary medicines
    Auszug
    “"Up to two billion people around the world lack access to necessary medicines, vaccines, medical devices including in vitro diagnostics, and other health products, which creates a vacuum that is too often filled by substandard and falsified products. More than one in ten medicines in low- and middle-income countries are estimated to be substandard or falsified. No country remains untouched from this issue." ”
    Quelldaten von
    2020-06-01
    Abgerufen
    2026-04-26 · archivierte Kopie
    Berechnung
    This WHO health-topics page confirms the 1-in-10 prevalence framing and establishes the access-gap context (2 billion people lacking necessary medicines). The previously cited sub-URL with "hundreds of thousands" mortality framing is no longer accessible; the current page focuses on prevalence, impact, and WHO response. The mortality estimates underpinning the 188,000 figure are supported by the original Lancet Infectious Diseases publications rather than this summary page.
    Unabhängigkeit
    Same WHO data as source 1; different summary page, not an independent data source.
  3. [3] The American Journal of Tropical Medicine and Hygiene — Renschler JP, Walters KM, Newton PN, Laxminarayan R — Estimated Under-Five Deaths Associated with Poor-Quality Antimalarials in Sub-Saharan Africa Verifiziert
    Estimated Under-Five Deaths Associated with Poor-Quality Antimalarials in Sub-Saharan Africa
    Statistik
    Approximately 122,350 (IQR: 91,577–154,736) under-five deaths in 39 sub-Saharan African countries in 2013 were associated with consumption of poor-quality antimalarials, representing ~3.75% of all under-five deaths in those countries
    Auszug
    “"An estimated 122,350 (interquartile range [IQR]: 91,577–154,736) under-five malaria deaths were associated with consumption of poor-quality antimalarials across 39 sub-Saharan African countries in 2013. This represented 3.75% of all under-five deaths in our sample of countries." ”
    Quelldaten von
    2015-06-01
    Abgerufen
    2026-05-03 · archivierte Kopie
    Verifizierung
    Der Auszug wurde bei unserer Grounding-Prüfung unabhängig erneut abgerufen und Wort für Wort mit der zitierten Quelle abgeglichen.
    Berechnung
    Renschler et al. (2015) is the peer-reviewed modeling paper that independently quantifies child deaths from poor-quality antimalarials, using WHO child mortality data and antimalarial failure rate estimates for 39 sub-Saharan African countries. The 122,350 central estimate (IQR 91,577–154,736) is consistent with the LSHTM model figure of 116,000 (64,000–158,000) cited in WHO documentation; slight differences reflect model assumptions and reference year (2013 here vs. the WHO model's reference year). The overlapping uncertainty intervals confirm the same order-of-magnitude burden. This study covers malaria deaths only; combined with the Edinburgh University pneumonia model (72,000–169,000 deaths), the composite ~188,000 estimate is conservative. Used here as the independent peer-reviewed anchor confirming the malaria component of the native rate.
    Unabhängigkeit
    Independent of the WHO sources above: this is an academic modelling study published in a peer-reviewed journal (Am J Trop Med Hyg), authored by researchers at Princeton and Oxford (Paul N Newton of MORU/Oxford; Ramanan Laxminarayan of Princeton), using WHO child mortality inputs but applying an independent methodological framework to estimate attributable deaths.
  4. [4] KFF — Nirmita Panchal and Sasha Zitter — Teens, Drugs, and Overdose: Contrasting Pre-Pandemic and Current Trends Verifiziert
    Teens, Drugs, and Overdose: Contrasting Pre-Pandemic and Current Trends
    Statistik
    In 2023, seven of every ten counterfeit opioid pills were found by the DEA to contain a potentially deadly dose of fentanyl; adolescents may acquire such drugs via social-media platforms
    Auszug
    “"In 2023, seven out of every ten counterfeit opioid pills were found by the Drug Enforcement Administration to contain a potentially deadly dose of the drug. ... Adolescents may acquire drugs through social media platforms, which are frequently scrutinized for lacking regulation around illegal drug sales." ”
    Quelldaten von
    2024-10-15
    Abgerufen
    2026-06-14 · archivierte Kopie
    Verifizierung
    Der Auszug wurde bei unserer Grounding-Prüfung unabhängig erneut abgerufen und Wort für Wort mit der zitierten Quelle abgeglichen.
    Berechnung
    Used only to support the high-income-country illicit-channel caveat, not the headline LMIC substandard-medicine figure. KFF carries the DEA "7 of 10" laboratory-testing statistic (an increase from 4 of 10 in 2021 and 6 of 10 in 2022), the "76% of adolescent drug fatalities in 2023 involved fentanyl" share, and the social-media acquisition framing. The 2024 decline among ages 15–24 (37.0% drop, 2023→2024) is from CDC NCHS Data Brief No. 549 (cited separately below). These are conditional/contamination and demographic figures, not a lifetime probability or a multiplier on the LMIC baseline, so they inform the caveat only.
    Unabhängigkeit
    Independent of the WHO and Renschler sources: KFF is a US health-policy analysis organization summarizing DEA laboratory data and CDC mortality statistics for a distinct (US illicit-fentanyl) phenomenon, not the LMIC substandard-medicine supply chain.
  5. [5] National Center for Health Statistics (CDC) — Garnett MF, Miniño AM — Drug Overdose Deaths in the United States, 2023–2024
    Drug Overdose Deaths in the United States, 2023–2024
    Statistik
    Between 2023 and 2024 the age-adjusted drug overdose death rate fell 26.2%; the rate among ages 15–24 fell 37.0% (from 13.5 to 8.5 per 100,000), the largest decrease of any age group; deaths involving synthetic opioids (incl. fentanyl) fell 35.6%
    Auszug
    “"The age-adjusted drug overdose death rate decreased by 26.2% between 2023 and 2024. ... rates declining 37.0% among ages 15–24 (from 13.5 to 8.5 deaths per 100,000 population). ... Drug overdose deaths involving synthetic opioids other than methadone decreased the most (35.6%) from 2023 (22.2 deaths per 100,000 standard population) to 2024 (14.3)." ”
    Quelldaten von
    2026-01-01
    Abgerufen
    2026-06-14 · archivierte Kopie
    Berechnung
    NCHS Data Brief No. 549 (January 2026) supplies the 2024 decline figures cited in the US-teen illicit-fentanyl caveat. These are CDC provisional mortality rates, not a lifetime probability or a multiplier on the LMIC baseline, so they inform the caveat only and do not alter the headline normalized figure.
    Unabhängigkeit
    Independent of the WHO and Renschler sources: this is the US national vital-statistics agency reporting US overdose mortality, a distinct phenomenon from the LMIC substandard-medicine supply chain. Complements the KFF source, which summarizes the same CDC/DEA data for a lay audience.

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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