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Empfundene Angst vs. tatsächliche Wahrscheinlichkeit

Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit einer ernsthaften psychischen Schädigung eines Teenagers durch die Nutzung sozialer Medien?

Nicht quantifiziert

Keine belastbare Schätzung

Wir haben nach belastbaren Daten zu dieser Frage gesucht und keine Zahl gefunden, die wir veröffentlichen würden. Mögliche Gründe: Die Quellen weichen erheblich voneinander ab, der zugrunde liegende Datensatz ist nachweislich verzerrt, oder die Frage hängt von einem Kontext ab, der sich nicht auf eine gemeinsame Basis normalisieren lässt.

Kennst du eine belastbare, peer-reviewte Quelle, die wir übersehen haben? Bitte sag uns Bescheid.

Technik · geprüft 2026-06-14
Evidenzqualität 4.88/5

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

D1 Quellenverankerung
5/5
D2 Quellenautorität
5/5
D3 Arithmetik
5/5
D4 Unsicherheit
5/5
D5 Geltungsbereich
5/5
D6 Prosa
5/5
D7 Ehrlichkeit zur Wahrnehmung
4/5
D8 Vollständigkeit der Einschränkungen
5/5
Durchschnitt 4.88/5
Direkte Evidenz
Source Keine verlässliche Schätzung
A single smartphone lying face-down on a plain surface, its screen dark, flat vector illustration in muted blue-grey tones.

Entscheidungen, die dieses Risiko beeinflusst

Entscheidungen, die von diesem Risiko abhängen – wie man die Abwägung gewichtet.

Vergleichen mit:

Dieser Eintrag trägt das Kennzeichen no_reliable_estimate, und der Grund dafür ist es wert, erläutert zu werden: Die Forschungsliteratur zu sozialen Medien und der psychischen Gesundheit von Teenagern hat Tausende von Studien, mehrere staatliche Empfehlungen und mindestens ein Bestsellerbuch hervorgebracht, aber sie hat keine vertretbare Pro-Nutzer-Wahrscheinlichkeit für „ernsthafte psychische Schäden“ geliefert. Die leistungsstärksten Korrelationsanalysen – Orben and Przybylski’s 2019 specification-curve study an über 350.000 Jugendlichen und die nach 2023 von Odgers and Jensen synthetisierten Übersichten – finden Assoziationen im Bereich von r = 0,035 bis r = 0,15. Diese Zahlen sind nicht null. Sie sind auch nicht groß genug, um in eine aussagekräftige Feststellung wie „1 von X Teenagern wird ernsthaft geschädigt“ umgewandelt zu werden. Die Ergebnisparameter sind kontinuierliche Wohlbefindensskalen, keine binären Schadensschwellen, und die Lücke zwischen „auf einem Fragebogen zur Lebenszufriedenheit etwas schlechter abgeschnitten“ und „aufgrund von Instagram eine klinische Angststörung entwickelt“ ist eine, die die Daten nicht schließen können.

Die Wahrnehmungslücke verläuft hier in eine ungewöhnliche Richtung. Der US Surgeon General’s 2023 Advisory – das maßgeblichste Einzeldokument zu diesem Thema – stellt explizit fest, dass „wir noch nicht genügend Beweise haben, um festzustellen, dass soziale Medien für Kinder und Jugendliche ausreichend sicher sind.“ Diese Formulierung, kombiniert mit dem internen Forschungsleck von Facebook/Instagram und Haidt’s „The Anxious Generation“, hat die öffentliche Intuition dazu gebracht, soziale Medien als eine klare und gegenwärtige Gefahr für die meisten Teenager zu betrachten. Die Korrelationsliteratur stützt eine schwächere Behauptung: Es gibt eine reale, aber geringe Assoziation auf Bevölkerungsebene, wobei größere Effekte in spezifischen Untergruppen konzentriert sind (Mädchen im Alter von 13-15 Jahren, Teenager mit bereits bestehenden internalisierenden Symptomen, starke Nutzer von mehr als 3-4 Stunden täglich). Ob diese Untergruppeneffekte eine kausale psychische Gesundheitskrise darstellen oder eine umgekehrte Kausalität und Störfaktoren widerspiegeln, ist die zentrale offene Frage, und die ehrliche Antwort im Jahr 2026 ist, dass das Forschungsfeld dies nicht geklärt hat.

Wo die Zahl am wichtigsten wäre – für die Eltern eines 14-jährigen Mädchens, das bereits unter Angstzuständen leidet und vier Stunden am Tag auf Instagram verbringt – ist genau dort, wo die Beweise am suggestivsten und am wenigsten präzise sind. Die interne Facebook-Forschung ergab, dass 32 % der jugendlichen Mädchen, die sich bereits schlecht wegen ihres Körpers fühlten, angaben, dass Instagram dies verschlimmerte, aber „sich schlechter fühlen“ in einer internen Umfrage ist nicht dasselbe wie „eine diagnostizierbare Erkrankung entwickeln“, und die Umfrage war nicht bevölkerungsrepräsentativ. Bis das Forschungsfeld sich auf eine Definition des klinischen Ergebnisses einigt und diese prospektiv in einer großen repräsentativen Kohorte misst, wird dieser Eintrag weiterhin als „keine zuverlässige Schätzung“ gekennzeichnet sein. Das ist keine Aussage, dass soziale Medien sicher sind. Es ist eine Aussage, dass die Beweislage, so wie sie ist, keine spezifische Zahl stützt.

Social-Media-Schaden bei Jugendlichen: keine zuverlaessige kausale Schaetzung trotz jahrelanger Forschung. Schulmobbing Klassen 6-12: 65%. Die evidenzfreie Moralpanik bekommt Kongressanhoerungen. Die gemessene Epidemie bekommt Poster im Flur.

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54% der Eltern, die ihrem Kind das Anlegen von Social-Media-Konten erlaubten, wünschten, sie hätten es nicht getan. Bei Eltern, die den Zugang verzögerten oder sperrten, liegt die geschätzte Reuequote bei etwa 10%.

Quellenregister

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

  1. [1] Office of the U.S. Surgeon General (2023) — Social Media and Youth Mental Health: The U.S. Surgeon General's Advisory
    Social Media and Youth Mental Health: The U.S. Surgeon General's Advisory
    Statistik
    The advisory states there is 'not enough evidence to determine that social media is sufficiently safe for children and adolescents' and calls for urgent action, while noting the evidence base is insufficient to establish causation or quantify per-user risk
    Auszug
    “"We do not yet have enough evidence to determine that social media is sufficiently safe for children and adolescents." ”
    Quelldaten von
    2023-05-23
    Abgerufen
    2026-04-18 · archivierte Kopie
    Berechnung
    The Surgeon General's Advisory is the highest-profile US government statement on teen social media risk. It is cited here as an authoritative framing document, not as a source of a specific probability. The advisory explicitly avoids stating a per-user risk figure and notes the evidence base is insufficient to determine whether social media is safe. It summarises the correlational literature and calls for more research, platform transparency, and legislative action. No native or normalized probability is derived from this source because the entry is flagged no_reliable_estimate.
  2. [2] Nature Human Behaviour (Orben & Przybylski 2019) — The association between adolescent well-being and digital technology use
    The association between adolescent well-being and digital technology use

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    Statistik
    Across three large-scale datasets (total N > 350,000), the association between digital technology use and adolescent well-being was negative but small: r = −0.035 for social media use specifically, explaining about 0.4% of the variance in well-being — less than the negative association with wearing glasses or eating potatoes
    Auszug
    “"The negative effect of technology use on adolescent well-being is small — explaining at most 0.4% of the variation in well-being." ”
    Quelldaten von
    2019-01-14
    Abgerufen
    2026-04-18 · archivierte Kopie
    Berechnung
    Orben & Przybylski 2019 is the most-cited methodological counterweight to the crisis narrative. The specification-curve analysis across all defensible analytic choices produces effect sizes that are statistically significant (large N) but tiny in practical terms. r = −0.035 for social media use means the association explains roughly 0.12% of the variance in well-being. This is not zero, but it is far too small to convert into a per-user probability of "serious psychological harm" — the outcome variable is a continuous well-being scale, not a binary harm threshold. This source is the primary basis for the no_reliable_estimate designation: the effect is real but not meaningfully translatable into individual risk.
    Unabhängigkeit
    Fully independent of the Surgeon General's Advisory and the Facebook internal research. Uses UK Understanding Society, YRBS, and MCS datasets.
  3. [3] American Psychological Association (2023) — Health Advisory on Social Media Use in Adolescence
    Health Advisory on Social Media Use in Adolescence

    See all 2 Likelier entries citing this source →

    Statistik
    The APA identifies social media as neither uniformly beneficial nor uniformly harmful, and notes that effects depend on the content, the adolescent's individual characteristics, and the amount of time spent; it provides no per-user probability of harm
    Auszug
    “"Science demonstrates that social media use, in and of itself, is not sufficient to be helpful or harmful to young people." ”
    Quelldaten von
    2023-05-09
    Abgerufen
    2026-04-18 · archivierte Kopie
    Berechnung
    The APA health advisory is included as a second authoritative institutional statement. Like the Surgeon General's Advisory, it summarises the correlational literature without producing a probability figure. Its key contribution to this entry is the explicit statement that social media use "in and of itself" is insufficient to cause harm — effects depend on content type, individual vulnerability, and usage patterns. This supports the no_reliable_estimate framing: there is no single population-level probability that applies to "a teenager using social media."
  4. [4] Wall Street Journal (Wells, Horwitz, Seetharaman 2021) — Facebook Knows Instagram Is Toxic for Teen Girls, Company Documents Show
    Facebook Knows Instagram Is Toxic for Teen Girls, Company Documents Show
    Statistik
    Internal Facebook research found that 32% of teen girls surveyed said Instagram made them feel worse about their body when they already felt bad about it; the research also found Instagram was cited as a contributor to anxiety and depression in a subset of teen users
    Auszug
    “"Thirty-two percent of teen girls said that when they felt bad about their bodies, Instagram made them feel worse." ”
    Quelldaten von
    2021-09-14
    Abgerufen
    2026-04-18 · archivierte Kopie
    Berechnung
    The WSJ Facebook Files series leaked internal Instagram research that became the public catalyst for legislative and regulatory action. The "32% of teen girls" figure is widely cited but refers to a specific question — "when you already feel bad about your body, does Instagram make it worse?" — not to a base rate of developing a clinical condition. The leaked research used convenience-sampled internal surveys, not population-representative methods, and "felt worse" is a subjective self-report, not a clinical diagnosis of serious psychological harm. Included because it drove the public perception shift, not because it anchors a probability.
  5. [5] Journal of Child Psychology and Psychiatry (Odgers & Jensen 2020) — Annual Research Review: Adolescent mental health in the digital age: facts, fears, and future directions
    Annual Research Review: Adolescent mental health in the digital age: facts, fears, and future directions
    Statistik
    Synthesising six prior reviews/meta-analyses plus large-scale preregistered cohort and momentary-assessment studies, the review finds the link between digital technology use and adolescent mental health to be a mix of conflicting small positive, negative, and null associations (e.g. Huang 2017 meta-analysis r = −0.07 overall, depression r ≈ −0.11; McCrae 2017 r = 0.13), with no support for causal claims at the population level
    Auszug
    “"At present, narrative reviews and meta-analytic work do not support causal claims, or even strong and consistent correlational patterns, linking adolescents' digital technology usage with mental health problems." ”
    Quelldaten von
    2020-01-17
    Abgerufen
    2026-04-18 · archivierte Kopie
    Berechnung
    Odgers & Jensen 2020 (J Child Psychol Psychiatry Annual Research Review) synthesises three evidence streams: narrative reviews and meta-analyses (2014-2019), large-scale preregistered cohort studies, and intensive longitudinal / ecological-momentary-assessment studies. Across them the reported associations are small and inconsistent in direction — the Huang (2017) meta-analysis (N = 19,652) found a mean SNS-well-being correlation of r = −0.07 (depression r ≈ −0.11), and the McCrae (2017) meta-analysis found r = 0.13 for depressive symptoms. The review's key contribution to this entry is its conclusion that the evidence base does not support causal claims, "or even strong and consistent correlational patterns," and does not warrant the widespread panic — while the outcome measures remain continuous well-being and symptom scales, not binary harm thresholds. (Earlier drafts of this entry mis-cited this review under a Clinical Psychological Science DOI that in fact resolves to Vuorre & Przybylski 2023, "Global Well-Being and Mental Health in the Internet Age" — a separate paper; the identifier was corrected to the real Odgers & Jensen 2020 DOI 10.1111/jcpp.13190 in 2026.)
    Unabhängigkeit
    Independent review drawing on a broader evidence base than Orben & Przybylski 2019, including six prior systematic reviews/meta-analyses, large-scale preregistered cohort studies (e.g. Understanding Society, N = 12,672), and diary/EMA designs.
  6. [6] Common Sense Media (2025) — Talk, Trust, and Trade-Offs: How and Why Teens Use AI Companions
    Talk, Trust, and Trade-Offs: How and Why Teens Use AI Companions
    Statistik
    In a nationally representative survey of 1,060 US teens aged 13-17 (April-May 2025), nearly three in four teens (72%) had used an AI companion at least once and roughly half were regular users; the figure is an adoption rate, not a rate of resulting psychological harm
    Auszug
    “"Our new research reveals that nearly three in four teens have used AI companions, and half use them regularly." ”
    Quelldaten von
    2025-07-16
    Abgerufen
    2026-06-14 · archivierte Kopie
    Berechnung
    Added 2026-06-14 to document AI companion chatbots as a distinct emerging teen-harm vector separate from feed-based social media. Common Sense Media's nationally representative survey establishes that the exposure is now mainstream (72% of teens have tried one; ~half are regular users). It is cited strictly as an adoption-prevalence figure: the survey measures how many teens use companion bots, not how many are harmed by them. No native or normalized probability is derived because the entry remains no_reliable_estimate — surveys report adoption, not crisis incidence.
  7. [7] UNICEF (2026) — 'Deepfake abuse is abuse' — Statement by UNICEF on AI-generated sexualised images of children
    'Deepfake abuse is abuse' — Statement by UNICEF on AI-generated sexualised images of children
    Statistik
    In a UNICEF, ECPAT and INTERPOL study across 11 countries (Disrupting Harm Phase 2, ~1,000 internet-using children aged 12-17 surveyed per country), at least 1.2 million children disclosed having had their images manipulated into sexually explicit deepfakes in the past year; in some countries this represents 1 in 25 children
    Auszug
    “"In a UNICEF, ECPAT and INTERPOL study across 11 countries, at least 1.2 million children disclosed having had their images manipulated into sexually explicit deepfakes in the past year. In some countries, this represents 1 in 25 children — the equivalent of one child in a typical classroom." ”
    Quelldaten von
    2026-02-04
    Abgerufen
    2026-06-14 · archivierte Kopie
    Berechnung
    Added 2026-06-14 to ground the AI-synthetic-media caveat. The original change brief attributed this 1.2-million figure to Thorn; that attribution could not be verified. The figure is actually from the UNICEF/ECPAT/INTERPOL Disrupting Harm Phase 2 study, cited here from the verbatim UNICEF statement. It is a cross-national exposure-disclosure rate (children reporting their images were manipulated into sexual deepfakes), not a per-user probability of psychological harm, so it does not change the no_reliable_estimate status. It documents that generative-AI synthetic media is a victimisation channel distinct from, and sometimes embedded within, social-media platforms.

434 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 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 Zu viel Koffein — 1 zu 366 Sichelzellkrankheit — 1 zu 365 Gefälschte Medikamente — 1 zu 361 Rückenmarksverletzung — 1 zu 313 Krebsdiagnose im Kindesalter — 1 zu 285 Tod nächste Pandemie — 1 zu 208 Dengue (Reise) — 1 zu 200 Frühgeburt durch Hitze — 1 zu 200 Tägliches Duschen auslassen — 1 zu 200 Füße nicht schrubben — 1 zu 200 Knochenmarkspende-Risiko — 1 zu 167 FSME (Zeckenenzephalitis) — 1 zu 167 Schizophrenie — 1 zu 143 Sturz (tödlich) — 1 zu 135 Plötzlicher Tod beim Sport — 1 zu 123 Suizid (USA) — 1 zu 121 Opioidabhängigkeit — 1 zu 114 Tuberkulose (global) — 1 zu 109 HIV-Diagnose — 1 zu 105 Radonkrebs — 1 zu 435 Hodenkrebs — 1 zu 250 Gebärmutterhalskrebs (Krebs) — 1 zu 167 Bauchspeicheldrüsenkrebs — 1 zu 125 Fussgängertod — 1 zu 806 Motorradunfall — 1 zu 709 Ertrinken vom Freizeitboot — 1 zu 685 Fahrer tötet Fußgänger — 1 zu 552 Handy-abgelenkte Gehverletzung — 1 zu 400 EV-Batteriebrand — 1 zu 333 Radfahrer von Auto getötet — 1 zu 159 Benzinautobrand — 1 zu 125 Todesfall durch autonomes Fahren — 1 zu 115 Autounfall — 1 zu 105 Einsatztod bei der Feuerwehr — 1 zu 455 Einsatztod bei der Polizei — 1 zu 357 Mord — 1 zu 339 Pig-Butchering-Betrug — 1 zu 106 Extreme Hitze — 1 zu 333 Klimawandel-Todesfälle — 1 zu 204 Fledermausbiss und Tollwut — 1 zu 278 Mückenübertragene Krankheit — 1 zu 190 Lebensmittelvergiftung (global) — 1 zu 317 Solarpanel-Brand — 1 zu 667 Unbehandelte kindliche Skoliose — 1 zu 1.000 Kind stürzt aus Fenster — 1 zu 855 Lauflernhilfe Treppensturz — 1 zu 625 Säuglingssturz — 1 zu 500 Lauflernhilfe Verletzung — 1 zu 455 Müttersterblichkeit — 1 zu 272 Mütterliches Alter & Geburtsfehler — 1 zu 200 Kindstod (<18) — 1 zu 103 Tod in der Höhlenforscher-Karriere — 1 zu 167 Einsatztod im Rettungsdienst — 1 zu 909 Zivile Kriegsopfer — 1 zu 499 Soldat im Kampf — 1 zu 270 Studentenvisum-Entzug — 1 zu 263 Tod in Bergmannslaufbahn — 1 zu 214 Finanzieller Ruin durch Glücksspiel — 1 zu 159 Blitzbrand im Haus — 1 zu 461 Waldbrand zerstört Haus — 1 zu 120 Malaria (Reise) — 1 zu 10.000 Infektion durch geteiltes Getränk — 1 zu 10.000 Chagas-Krankheit — 1 zu 8.475 Fuchsbandwurm durch Waldbeeren — 1 zu 8.475 Kind verschluckt Nikotinbeutel — 1 zu 7.937 Schistosomiasis — 1 zu 6.667 Plötzlicher Tod (junger Erwachsener) — 1 zu 3.922 Unsichere Verkabelung — 1 zu 3.390 Sepsis durch Wunde — 1 zu 2.857 Narkose-Wachheit — 1 zu 2.500 Hitzschlag (im Freien) — 1 zu 1.905 Hausbrand — 1 zu 1.818 Tollwut durch Hunde — 1 zu 1.449 Ertrinken — 1 zu 1.379 Rückenmarksverletzung bei Sprung — 1 zu 1.111 Erstickung — 1 zu 1.099 EVALI-Krankenhausaufenthalt — 1 zu 1.064 Betelnuss-Krebs — 1 zu 1.290 Thrombose (Flug) — 1 zu 4.651 Radfahrer töten — 1 zu 3.937 Tod im Straßenverkehr (Teen) — 1 zu 3.030 Hinten Fahrradsitz — 1 zu 2.500 Kind ohne Kindersitz — 1 zu 2.000 Tödliche Polizeibegegnung — 1 zu 4.739 Ehrenmord — 1 zu 2.381 Intime Partnertötung — 1 zu 1.767 Hurrikan — 1 zu 8.929 Tod durch Hungersnot — 1 zu 6.536 Schneesturmtod — 1 zu 4.367 Erdbeben — 1 zu 3.802 Listerien in Aufschnitt — 1 zu 6.061 Schwere E. coli aus Frischgemüse — 1 zu 4.831 Lebensmittelvergiftung (USA) — 1 zu 1.862 Fisch-Quecksilber — 1 zu 1.695 Fischgrätenverletzung — 1 zu 1.429 Akkubrand — 1 zu 4.545 Waschmittelkapsel verschluckt — 1 zu 6.494 Ertrinken im Pool — 1 zu 5.882 Unbehandelte Hüftdysplasie bei Säuglin — 1 zu 5.000 SIDS — 1 zu 2.398 Krieg (Zivilist) — 1 zu 2.000 Hirnschwellung bei Kind durch Grippe — 1 zu 100.000 Tödlicher Bienenstich — 1 zu 76.923 Lokales Dengue (USA-Festland) — 1 zu 66.667 Narkosetod — 1 zu 45.662 Hund stirbt im heißen Auto — 1 zu 41.667 Vibrio-vulnificus-Wundinfektion — 1 zu 32.051 Anaphylaxie — 1 zu 27.548 Chiropraktische Nackenmanipulation — 1 zu 16.667 CO-Vergiftung — 1 zu 14.006 Hepatitis A (Reise) — 1 zu 12.500 Verzicht auf Allergie-Immuntherapie — 1 zu 11.111 Acrylamid und Krebs — 1 zu 16.667 Busunglück — 1 zu 100.000 Flugzeugabsturz — 1 zu 58.824 Fahrzeugbrand nach Unfall — 1 zu 25.000 Tod am Bahnübergang — 1 zu 20.576 Sinkendes Auto — 1 zu 16.667 Fahrradanhaenger Kind — 1 zu 14.286 Beinahezusammenstoß auf Startbahn — 1 zu 13.699 Säureangriff — 1 zu 94.340 Terrorismus — 1 zu 77.519 Kindesentführung durch Fremde — 1 zu 38.760 Kindesentführung — 1 zu 35.211 Mitgifttod — 1 zu 13.158 Versehentlicher Schusswafffentod — 1 zu 11.299 Waldbrand — 1 zu 100.000 Tornado — 1 zu 80.645 Tsunami — 1 zu 52.632 Ertrinken im Ozean — 1 zu 29.155 Hochwasser — 1 zu 20.202 Hitzetod nach Hurrikan — 1 zu 20.000 Erdrutsch-Tod — 1 zu 18.416 Supervulkanausbruch — 1 zu 12.376 Bienenstich — 1 zu 78.927 Biene/Wespe verschluckt — 1 zu 29.155 Tödlicher Skorpionstich — 1 zu 26.110 Schokoladentod Hund — 1 zu 13.889 Bleihaltiger Zimt-Quetschbeutel — 1 zu 40.000 Auslaugung von Plastikbehältern — 1 zu 16.949 Ersticken des Säuglings im Autositz — 1 zu 64.935 Babywippe Sturz — 1 zu 60.606 Kleinkind-Erstickung — 1 zu 50.000 Säugling unbeaufsichtigt Erstickung — 1 zu 50.000 Tod eines vorwärts sitzenden Kleinkinds — 1 zu 26.738 Magnete verschluckt — 1 zu 12.048 Tod beim Schnorcheln — 1 zu 21.739 Haustier im Transport — 1 zu 20.000 Tod in ICE-Gewahrsam — 1 zu 17.065 Landminen-Verletzung — 1 zu 14.728 Impfreaktion — 1 zu 763.359 Aluminium und Alzheimer — 1 zu 169.492 Gasleck im Wohnhaus — 1 zu 140.845 Kindstod im heißen Auto — 1 zu 102.041 Glyphosat und Krebs — 1 zu 1.000.000 Teflon Kochgeschirr Krebs — 1 zu 169.492 Achterbahnverletzung — 1 zu 312.500 Fährunglück — 1 zu 133.333 Turbulenzverletzung — 1 zu 114.943 Schulschießerei — 1 zu 192.308 Massenschiessen — 1 zu 113.636 Lawine — 1 zu 210.526 Blitzschlag — 1 zu 209.205 Schlangenbiss — 1 zu 884.956 Spinnenbiss — 1 zu 833.333 Nilpferd-Angriff — 1 zu 564.972 Krokodilangriff — 1 zu 337.838 Hundebiss — 1 zu 142.045 Pestizidrückstände — 1 zu 1.000.000 Schmutzige Dose — 1 zu 200.000 Schaden durch PLA-Biokunststoff — 1 zu 169.492 Babyschaukel Tod — 1 zu 714.286 Trauben-Ersticken — 1 zu 625.000 Erdrosselung durch Jalousiekordel — 1 zu 416.667 Erstickung durch Plastiktüte — 1 zu 263.158 Knopfzelle — 1 zu 250.000 Schraegliegesitz Tod — 1 zu 238.095 Aufzug-/Rolltreppentod — 1 zu 188.324 JE (Reise) — 1 zu 2.000.000 Kind + Frontairbag — 1 zu 10.000.000 Asteroideneinschlag — 1 zu 1.351.351 Spinnen in Bananen — 1 zu 10.000.000 Haiangriff — 1 zu 5.681.818 Bärenangriff — 1 zu 3.787.879 Vergiftung durch Wildbeeren — 1 zu 2.222.222 Piranha-Angriff — 1 zu 135.135.135 Telefon an Zapfsäule — 1 zu 1.000.000.000 Telefon im Flugzeug — 1 zu 1.000.000.000
Lottery jackpot 1 zu 95.238

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