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Empfundene Angst vs. tatsächliche Wahrscheinlichkeit

Wenn Sie SNAP beziehen, wie wahrscheinlich ist es, dass Sie die Leistungen nach den erweiterten Arbeitsregeln des Gesetzes von 2025 verlieren?

Lebenszeit-Wahrscheinlichkeit · Untergruppe

~5.6% of current SNAP recipients

5,6% Wahrscheinlichkeit über die Lebensspanne

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

Sonstiges · geprüft 2026-06-13
Evidenzqualität 4.0/5

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

D1 Quellenverankerung
4/5
D2 Quellenautorität
4/5
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
4/5
Durchschnitt 4.0/5
Direkte Evidenz
Source Reference estimate · Center on Budget and Policy Priorities (CBPP)
Lebenszeit, Untergruppe jedes Band = 10× seltener → Vollständige Skala anzeigen →
sicher 1 zu 1 Tsd. 1 zu 1 Mio. 1 zu 1 Mrd.
An abstract benefits card beside a nearly empty plate, muted teal and pale clay, flat vector.

Wahrgenommen

Die meisten SNAP-Empfänger haben kein kalibriertes Gespür für ihre persönliche Wahrscheinlichkeit, durch die Arbeitsregeln des Gesetzes von 2025 Leistungen zu verlieren. Die Berichterstattung stellt die Änderung tendenziell entweder als nahezu universell dar (jeder SNAP-Bezieher ist bedroht) oder als vernachlässigbar (nur wenige, die sich weigern zu arbeiten). Es existiert keine Umfrage zur von Empfängern wahrgenommenen Verlustwahrscheinlichkeit, daher handelt es sich um eine redaktionelle Intuition, nicht um gemessene Wahrnehmung.

Grobe Schätzung: Menschen, die die Nachrichten verfolgen, setzen sie oft nahe 1 von 4 an (die »gefährdet«-Darstellung); Menschen, die sie nicht verfolgen, nehmen oft an, dass es sie nicht trifft.

Quelle: redaktionelle Einschätzung, nicht erhoben

Tatsächlich

Etwa 1 von 18 der derzeitigen SNAP-Empfänger (CBO-Kausalschätzung des durchschnittlichen monatlichen Teilnahmeverlusts, der dem Gesetz zuzuschreiben ist)

Derzeitige US-SNAP-Teilnehmer (Basis: Fallzahl Januar 2025)

Berechnung anzeigen

Untergruppe = Personen, die um das Inkrafttreten des Gesetzes am 4. Juli 2025 in SNAP eingeschrieben waren; Horizont = das Einführungsfenster 2025-2034, keine biologische Lebensspanne. Punktschätzung = die von der CBO modellierte kausale Verringerung der durchschnittlichen monatlichen SNAP-Teilnahme, die P.L. 119-21 zuzuschreiben ist (~2,4 Millionen), geteilt durch die Fallzahl von 42.828.449 im Januar 2025, = 0,056. Untere Grenze (0,045) ist ein konservativer kausaler Boden nahe dem CBO-Punkt; obere Grenze (0,09) spiegelt den beobachteten NETTO-Rückgang der Einschreibungen von mehr als 3,5 Millionen (~9 %) zwischen Inkrafttreten und Februar 2026 wider, der normale Fluktuation und unterdrückte Anträge einschließt und daher den dem Gesetz zuzuschreibenden Verlust pro Empfänger überschätzt. Der Punkt (0,056) liegt innerhalb des Bandes.

Einschränkungen: Dies ist ein bevölkerungsattributabler Anteil, keine saubere Wahrscheinlichkeit …

Dies ist ein bevölkerungsattributabler Anteil, keine saubere Wahrscheinlichkeit pro Person. Die Punktschätzung (5,6 %) ist die von der CBO modellierte durchschnittliche monatliche Teilnahmeverringerung, die durch das Gesetz verursacht wird (~2,4 Millionen), bezogen auf die Fallzahl von Januar 2025 (~42,8 Millionen). Der beobachtete Netto-Rückgang der Einschreibungen war größer — mehr als 3,5 Millionen (~9 %) bis Februar 2026 —, aber die Nettoveränderung vermischt gesetzesbedingte Verluste mit normaler Fluktuation, unterdrückten Neuanträgen und unabhängiger wirtschaftlicher Bewegung, sodass sie den den Arbeitsregeln zuzuschreibenden Verlust pro Empfänger überschätzt; sie verankert das obere Ende des Bandes statt den Punkt. Das Risiko ist stark heterogen und kategorisch, nicht gleichmäßig: Das Gesetz trifft hauptsächlich Erwachsene, die neu unter das Zeitlimit fallen (die Altersobergrenze für Arbeitsfähige stieg von 54 auf 64), und Eltern, deren jüngstes Kind 14 Jahre oder älter ist (zuvor befreit, wenn irgendein Kind unter 18 war), sowie Personen, die für regionale Ausnahmen qualifiziert gewesen wären. Ein Empfänger, der behindert ist, nach den früheren Regeln als älter galt, die erforderlichen Stunden arbeitet oder ein kleines Kind betreut, hat eine weit geringere Chance; ein kinderloser 60-Jähriger in einem Bezirk, der seine Ausnahme verlor, eine weit höhere. CBPPs Forschungshinweis, dass die Anforderung die Beschäftigung nicht erhöht, bedeutet, dass die meisten, die Leistungen verlieren, Ernährungshilfe ohne einen ausgleichenden Einkommensgewinn verlieren. Keine Umfrage misst die von Empfängern wahrgenommene Verlustwahrscheinlichkeit, daher ist die Wahrnehmung redaktionelle Intuition. Beide bestätigten Quellen (CBPP, FRAC) stammen aus denselben CBO- und USDA-FNS-Primärquellen, die einem direkten Abruf unzugänglich waren; behandeln Sie die Zahl als gut belegt, aber nicht unabhängig trianguliert. Selbstbewerteter 8D-Durchschnitt 3,9 (alle Dimensionen >= 3).

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Vergleichen mit:

About 2.4 million people are the Congressional Budget Office’s estimate of how far average monthly SNAP participation would fall because of the 2025 reconciliation law (P.L. 119-21), set against a January 2025 caseload near 42.8 million. That works out to roughly 1 in 18 current recipients, or 5.6 percent, as the share attributable to the law’s expanded work rules and narrowed exemptions. The number that has actually shown up in the data is larger: USDA enrollment fell from 42,828,449 in January 2025 to 39,513,033 by December 2025, and CBPP’s tracker put the decline at more than 3.5 million (nearly 9 percent) between the July 2025 enactment and February 2026. The gap between the two is the difference between a modeled causal estimate and a raw net change, and the raw net change quietly folds in normal churn and people who never applied.

The headline figure is a population share dressed up as a personal odds, and the dressing matters. SNAP loss under this law is categorical, not a coin flip everyone in the program shares. The provisions that do the work are specific: the age ceiling for the able-bodied time limit moved from 54 to 64, parents became subject to the requirement once their youngest child turns 14 rather than 18, and several state waivers for high-unemployment areas were curtailed. If none of those switches flips for a given household, the personal probability is close to zero. If one of them does, it can approach a near-certainty of losing benefits absent documented work hours. Averaging those two populations into one 5.6 percent number is convenient for ranking and misleading for any single recipient.

Where the number does not apply: disabled adults, those who meet the work hours, and caregivers of children under the new age line sit well below the average, while a childless adult in their late fifties or early sixties in a county that lost its waiver sits well above it. CBPP’s read of the research literature is that the requirement does not raise employment or earnings, which means the modal outcome for someone who loses benefits is lost food assistance without a compensating gain in income. The estimate also rests on a thin sourcing base for an entry this politically loaded: the underlying counts come from CBO and USDA-FNS, but both primaries blocked direct retrieval, so the figures here are quoted through CBPP and FRAC, which draw on the same two sources rather than confirming each other independently.

Das CBO modelliert, dass das Arbeitspflichtgesetz von 2025 die durchschnittliche monatliche Teilnahme um ~5.6% der derzeitigen SNAP-Empfänger senkt — etwa 1 in 18. Die Zahl gilt für bereits Eingeschriebene, nicht für die allgemeine erwachsene Bevölkerung.

Quellenregister

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

1/3 Quellen unabhängig wortwörtlich mit der zitierten Quelle abgeglichen

  1. [1] Center on Budget and Policy Priorities (CBPP) — SNAP Tracker: People Are Losing Food Assistance as the Republican Megabill Is Implemented
    SNAP Tracker: People Are Losing Food Assistance as the Republican Megabill Is Implemented
    Statistik
    SNAP participation down by more than 3.5 million people, or nearly 9 percent, between July 2025 enactment and February 2026
    Auszug
    “SNAP participation is down by more than 3.5 million people, or nearly 9 percent”
    Quelldaten von
    2026-05-18
    Abgerufen
    2026-06-13
    Berechnung
    Provides the observed NET national enrollment decline (>3.5M, ~9%) over July 2025-Feb 2026. Used as the high-end (0.09) of the uncertainty band, not the point estimate, because net change includes churn and suppressed new applications, not only current-recipient losses attributable to the work rules.
    Unabhängigkeit
    CBPP is a policy-analysis organization; the underlying enrollment figures derive from USDA-FNS administrative data. Not independent of the USDA primary it summarizes.
  2. [2] Food Research & Action Center (FRAC) — A Deliberate Policy Design for Decline in SNAP Participation, and the Consequences We Are Already Seeing Verifiziert
    A Deliberate Policy Design for Decline in SNAP Participation, and the Consequences We Are Already Seeing
    Statistik
    CBO: H.R. 1 provisions would reduce participation by approximately 2.4 million people in an average month over 2025-2034; USDA enrollment fell from 42,828,449 (Jan 2025) to 39,513,033 (Dec 2025), a decline of ~3.3 million (8%)
    Auszug
    “the provisions in H.R. 1 would reduce participation by approximately 2.4 million people in an average month over the 2025–2034 period”
    Quelldaten von
    2026-04-02
    Abgerufen
    2026-06-13
    Verifizierung
    Der Auszug wurde bei unserer Grounding-Prüfung unabhängig erneut abgerufen und Wort für Wort mit der zitierten Quelle abgeglichen.
    Berechnung
    Supplies both the CBO causal estimate (2.4M average monthly reduction) used as the numerator for the point estimate, and the USDA caseload baseline (42,828,449 in Jan 2025) used as the denominator: 2,400,000 / 42,828,449 = 0.0560; log10(0.0560) = -1.252. Also corroborates the observed ~3.3M (8%) Jan-Dec 2025 net decline.
    Unabhängigkeit
    FRAC is an anti-hunger advocacy organization quoting the CBO estimate and USDA-FNS enrollment series verbatim; it shares the same CBO + USDA primaries as the CBPP source, so the two are NOT independent confirmations.
  3. [3] Center on Budget and Policy Priorities (CBPP) — Worsening SNAP's Harsh Work Requirement Would Take Food Assistance Away From Millions of Low-Income People
    Worsening SNAP's Harsh Work Requirement Would Take Food Assistance Away From Millions of Low-Income People
    Statistik
    Nearly 11 million people — about 1 in 4 SNAP participants — live in households at risk of losing at least some food assistance under the proposed expanded work requirement; research shows the requirement does not increase employment or earnings
    Auszug
    “Research using high-quality data and rigorous methodologies to isolate the causal effects of this policy consistently shows it does not increase employment or earnings.”
    Quelldaten von
    2025-04-30
    Abgerufen
    2026-06-13
    Berechnung
    Provides the upper 'at-risk' framing (1 in 4 in a household at risk of losing SOME assistance) used only as caveat context, plus the employment-effect finding. The 'at-risk' count is a household-exposure measure, not a per-recipient loss probability, so it is not used in the headline math.
    Unabhängigkeit
    Pre-enactment analysis of the House proposal (April 2025); figures are CBPP modeling on USDA caseload data. Cited for the at-risk framing and employment finding, not the headline rate.

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 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685 Fahrer tötet Fußgänger — 1 zu 552 Handy-abgelenkte Gehverletzung — 1 zu 400 EV-Batteriebrand — 1 zu 333 Radfahrer von Auto getötet — 1 zu 159 Benzinautobrand — 1 zu 125 Todesfall durch autonomes Fahren — 1 zu 115 Autounfall — 1 zu 105 Einsatztod bei der Feuerwehr — 1 zu 455 Einsatztod bei der Polizei — 1 zu 357 Mord — 1 zu 339 Pig-Butchering-Betrug — 1 zu 106 Extreme Hitze — 1 zu 333 Klimawandel-Todesfälle — 1 zu 204 Fledermausbiss und Tollwut — 1 zu 278 Mückenübertragene Krankheit — 1 zu 190 Lebensmittelvergiftung (global) — 1 zu 317 Solarpanel-Brand — 1 zu 667 Unbehandelte kindliche Skoliose — 1 zu 1.000 Kind stürzt aus Fenster — 1 zu 855 Lauflernhilfe Treppensturz — 1 zu 625 Säuglingssturz — 1 zu 500 Lauflernhilfe Verletzung — 1 zu 455 Müttersterblichkeit — 1 zu 272 Mütterliches Alter & Geburtsfehler — 1 zu 200 Kindstod (<18) — 1 zu 103 Tod in der Höhlenforscher-Karriere — 1 zu 167 Einsatztod im Rettungsdienst — 1 zu 909 Zivile Kriegsopfer — 1 zu 499 Soldat im Kampf — 1 zu 270 Studentenvisum-Entzug — 1 zu 263 Tod in Bergmannslaufbahn — 1 zu 214 Finanzieller Ruin durch Glücksspiel — 1 zu 159 Blitzbrand im Haus — 1 zu 461 Waldbrand zerstört Haus — 1 zu 120 Malaria (Reise) — 1 zu 10.000 Infektion durch geteiltes Getränk — 1 zu 10.000 Chagas-Krankheit — 1 zu 8.475 Fuchsbandwurm durch Waldbeeren — 1 zu 8.475 Kind verschluckt Nikotinbeutel — 1 zu 7.937 Schistosomiasis — 1 zu 6.667 Plötzlicher Tod (junger Erwachsener) — 1 zu 3.922 Unsichere Verkabelung — 1 zu 3.390 Sepsis durch Wunde — 1 zu 2.857 Narkose-Wachheit — 1 zu 2.500 Hitzschlag (im Freien) — 1 zu 1.905 Hausbrand — 1 zu 1.818 Tollwut durch Hunde — 1 zu 1.449 Ertrinken — 1 zu 1.379 Rückenmarksverletzung bei Sprung — 1 zu 1.111 Erstickung — 1 zu 1.099 EVALI-Krankenhausaufenthalt — 1 zu 1.064 Betelnuss-Krebs — 1 zu 1.290 Thrombose (Flug) — 1 zu 4.651 Radfahrer töten — 1 zu 3.937 Tod im Straßenverkehr (Teen) — 1 zu 3.030 Hinten Fahrradsitz — 1 zu 2.500 Kind ohne Kindersitz — 1 zu 2.000 Tödliche Polizeibegegnung — 1 zu 4.739 Ehrenmord — 1 zu 2.381 Intime Partnertötung — 1 zu 1.767 Hurrikan — 1 zu 8.929 Tod durch Hungersnot — 1 zu 6.536 Schneesturmtod — 1 zu 4.367 Erdbeben — 1 zu 3.802 Listerien in Aufschnitt — 1 zu 6.061 Schwere E. coli aus Frischgemüse — 1 zu 4.831 Lebensmittelvergiftung (USA) — 1 zu 1.862 Fisch-Quecksilber — 1 zu 1.695 Fischgrätenverletzung — 1 zu 1.429 Akkubrand — 1 zu 4.545 Waschmittelkapsel verschluckt — 1 zu 6.494 Ertrinken im Pool — 1 zu 5.882 Unbehandelte Hüftdysplasie bei Säuglin — 1 zu 5.000 SIDS — 1 zu 2.398 Krieg (Zivilist) — 1 zu 2.000 Hirnschwellung bei Kind durch Grippe — 1 zu 100.000 Tödlicher Bienenstich — 1 zu 76.923 Lokales Dengue (USA-Festland) — 1 zu 66.667 Narkosetod — 1 zu 45.662 Hund stirbt im heißen Auto — 1 zu 41.667 Vibrio-vulnificus-Wundinfektion — 1 zu 32.051 Anaphylaxie — 1 zu 27.548 Chiropraktische Nackenmanipulation — 1 zu 16.667 CO-Vergiftung — 1 zu 14.006 Hepatitis A (Reise) — 1 zu 12.500 Verzicht auf Allergie-Immuntherapie — 1 zu 11.111 Acrylamid und Krebs — 1 zu 16.667 Busunglück — 1 zu 100.000 Flugzeugabsturz — 1 zu 58.824 Fahrzeugbrand nach Unfall — 1 zu 25.000 Tod am Bahnübergang — 1 zu 20.576 Sinkendes Auto — 1 zu 16.667 Fahrradanhaenger Kind — 1 zu 14.286 Beinahezusammenstoß auf Startbahn — 1 zu 13.699 Säureangriff — 1 zu 94.340 Terrorismus — 1 zu 77.519 Kindesentführung durch Fremde — 1 zu 38.760 Kindesentführung — 1 zu 35.211 Mitgifttod — 1 zu 13.158 Versehentlicher Schusswafffentod — 1 zu 11.299 Waldbrand — 1 zu 100.000 Tornado — 1 zu 80.645 Tsunami — 1 zu 52.632 Ertrinken im Ozean — 1 zu 29.155 Hochwasser — 1 zu 20.202 Hitzetod nach Hurrikan — 1 zu 20.000 Erdrutsch-Tod — 1 zu 18.416 Supervulkanausbruch — 1 zu 12.376 Bienenstich — 1 zu 78.927 Biene/Wespe verschluckt — 1 zu 29.155 Tödlicher Skorpionstich — 1 zu 26.110 Schokoladentod Hund — 1 zu 13.889 Bleihaltiger Zimt-Quetschbeutel — 1 zu 40.000 Auslaugung von Plastikbehältern — 1 zu 16.949 Ersticken des Säuglings im Autositz — 1 zu 64.935 Babywippe Sturz — 1 zu 60.606 Kleinkind-Erstickung — 1 zu 50.000 Säugling unbeaufsichtigt Erstickung — 1 zu 50.000 Tod eines vorwärts sitzenden Kleinkinds — 1 zu 26.738 Magnete verschluckt — 1 zu 12.048 Tod beim Schnorcheln — 1 zu 21.739 Haustier im Transport — 1 zu 20.000 Tod in ICE-Gewahrsam — 1 zu 17.065 Landminen-Verletzung — 1 zu 14.728 Impfreaktion — 1 zu 763.359 Aluminium und Alzheimer — 1 zu 169.492 Gasleck im Wohnhaus — 1 zu 140.845 Kindstod im heißen Auto — 1 zu 102.041 Glyphosat und Krebs — 1 zu 1.000.000 Teflon Kochgeschirr Krebs — 1 zu 169.492 Achterbahnverletzung — 1 zu 312.500 Fährunglück — 1 zu 133.333 Turbulenzverletzung — 1 zu 114.943 Schulschießerei — 1 zu 192.308 Massenschiessen — 1 zu 113.636 Lawine — 1 zu 210.526 Blitzschlag — 1 zu 209.205 Schlangenbiss — 1 zu 884.956 Spinnenbiss — 1 zu 833.333 Nilpferd-Angriff — 1 zu 564.972 Krokodilangriff — 1 zu 337.838 Hundebiss — 1 zu 142.045 Pestizidrückstände — 1 zu 1.000.000 Schmutzige Dose — 1 zu 200.000 Schaden durch PLA-Biokunststoff — 1 zu 169.492 Babyschaukel Tod — 1 zu 714.286 Trauben-Ersticken — 1 zu 625.000 Erdrosselung durch Jalousiekordel — 1 zu 416.667 Erstickung durch Plastiktüte — 1 zu 263.158 Knopfzelle — 1 zu 250.000 Schraegliegesitz Tod — 1 zu 238.095 Aufzug-/Rolltreppentod — 1 zu 188.324 JE (Reise) — 1 zu 2.000.000 Kind + Frontairbag — 1 zu 10.000.000 Asteroideneinschlag — 1 zu 1.351.351 Spinnen in Bananen — 1 zu 10.000.000 Haiangriff — 1 zu 5.681.818 Bärenangriff — 1 zu 3.787.879 Vergiftung durch Wildbeeren — 1 zu 2.222.222 Piranha-Angriff — 1 zu 135.135.135 Telefon an Zapfsäule — 1 zu 1.000.000.000 Telefon im Flugzeug — 1 zu 1.000.000.000
Lottery jackpot 1 zu 95.238

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