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感じる恐怖 vs. 実際の確率

成人としてソーシャルメディアの問題的使用が生じる可能性はどのくらいか？

生涯確率

~12分の1

adults is estimated to meet problematic social media use criteria at some point in a lifetime

生涯確率 8.0%

範囲はさまざま — 標準的な成人の生涯確率として表示。 方法論を見る。

テクノロジー · レビュー済み 2026-05-16
証拠の質 4.38/5

8次元のレビュー評価。基準は 品質ルーブリック 。各次元は1〜5で評価。

D1 出典への根拠
4/5
D2 出典の権威性
5/5
D3 算術
3/5
D4 不確実性
4/5
D5 範囲
5/5
D6 文章
5/5
D7 認識の誠実性
4/5
D8 注意事項の完全性
5/5
平均 4.38/5
Source Peer-reviewed study · Drug and Alcohol Dependence / ScienceDirect
生涯、米国成人 各バンド = 10× より希少 → あなたの要因にズーム フルスケールを表示 →
確実 1,000分の1 100万分の1 10億分の1
1 in 4.8 1 in 13

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  1. あなたの要因

≈ 同じくらいの確率

Abstract illustration of a phone with stacked notification badges, muted tones, flat vector illustration.

認知リスク

問題的ソーシャルメディア使用は、世間のリスク認識において特異な位置を占めている。メディアでは過剰に議論される一方、臨床的な有病率という点では過小評価されているのだ。親、教育者、政策立案者は青少年のリスクに大きく注目し、検証済みスケールで問題的使用の閾値を満たす成人の割合をしばしば軽視する。同時に、ソーシャルメディア依存症にDSM-5やICD-11の診断が存在しないこと（2022年にICD-11に6C51として収載されたゲーム障害とは対照的に）が、この現象が実在するのか、誇張されているのか、あるいは単に障害と誤ってラベル付けされた重度使用にすぎないのかについて、広範な不確実性を生んでいる。世間の言説は、ソーシャルメディアを軽度に習慣を形成するものとして扱う立場と、メンタルヘルスにとっての存亡の危機として位置づける立場との間を行き来している——どちらの立場も、疫学データが実際に示すものを行き過ぎている。

概算: 成人の約5〜15%

出典: 編集部の直感（調査に基づかない）

実際のリスク

検証済みスケールで成人の約5%が厳格な問題的ソーシャルメディア使用基準を満たす（代表的研究をプールした値。単一主題的／厳格分類）

複数の国の成人（厳格／単一主題的カットオフ分類を用いたメタ分析のプール推定値）

計算を表示

検証済みスケール（主にBergen Social Media Addiction Scale、BSMAS）で厳格な単一主題的または重症カットオフ基準を用いた問題的ソーシャルメディア使用（PSU）のプール有病率は、メタ分析的統合に基づき、代表的な成人標本で約5%（95%CI：3%〜7%）である。中等度カットオフまたは多項的基準を用いると約13〜25%に上昇する。ネイティブ率としては厳格基準の5%の数値を用いる。生涯正規化のため、点有病率5%からわずかに上方調整する。問題的ソーシャルメディア使用のパターンは動的であり——特にプラットフォームや生活状況が変化するにつれ、個人は生涯を通じて問題的使用に出入りを繰り返す——そのため、単一の測定時よりも大きな割合の成人が生涯のどこかで基準を満たす。lifetime_us_adultの0.08（8%）は、累積生涯割合が横断的率を上回ることを踏まえ、点有病率に対する保守的な1.6倍の乗数を反映している。不確実性の範囲（0.04〜0.15）は、推定値が手段に大きく依存することを踏まえ、点有病率の下限に近い厳格基準の下限値から、中等度基準の上限値までにわたる。

注意事項: 問題的ソーシャルメディア使用（PSU）はDSM-5に収載されておらず、2026年時点でICD-11にも登場しない。インターネットゲーミング障害は2022年にIC…

問題的ソーシャルメディア使用（PSU）はDSM-5に収載されておらず、2026年時点でICD-11にも登場しない。インターネットゲーミング障害は2022年にICD-11（6C51）に収載されたが、ソーシャルメディア使用は同様の認識を受けなかった。これは、証拠基盤が正式な障害カテゴリーの閾値を満たすかどうかについての科学的議論が続いていることを反映している。ここでのすべての有病率推定値は臨床診断ではなく、検証済みスケール（主にBSMAS）のスコアに基づく。有病率推定値は、用いるカットオフや分類方式に極めて敏感である。厳格な単一主題的基準では約5%となる一方、同じ基礎データで中等度の多項的基準では約25%となる。lifetime_us_adultの数値（0.08）は、現在縦断データが存在しない横断から生涯への外挿を含む。BSMAS研究は主に米国外の集団や若年成人標本によるもので、米国固有の代表的な成人データは限られている。「ソーシャルメディア依存症」という概念は依然として議論の的である——一部の研究者は、高頻度使用は個人の病理ではなくプラットフォームの設計上の誘因を反映しており、依存というフレーミングは普通の行動をスティグマ化しかねないと主張している。

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均衡

ほぼ均衡

薬物使用に関するその他のリスク： アルコール使用障害 ベンゾジアゼピン依存症 ビンロウがん 大麻使用障害 AUDリスクの遺伝 他19件
メンタルヘルスに関するその他のリスク： アルコール使用障害 不安障害 ベンゾジアゼピン依存症 双極性障害 大麻使用障害 他21件
比較対象:

検証済みスケールで厳格な単一主題的基準を使用すると——主にBergen Social Media Addiction Scale（BSMAS）——Drug and Alcohol Dependenceに掲載された32か国の139の独立標本（n=133,955）の2023年メタ分析に基づき、研究全体で成人の約**5%**が問題的ソーシャルメディア使用（PSU）の閾値を満たす。その数値は重症カットオフを使用すると約13%、中等度の多項的基準を使用すると25%に上昇する——つまり、生成される数字は研究者がどこに線を引くかにほぼ完全に依存する。個人主義的な国では——アメリカの合理的な文化的代理として——メタ分析の範囲は1.5%から15%の間にあり、厳格基準推定値を下から上に挟んでいる。これらはスケール陽性有病率の数値であり、臨床診断ではない。ソーシャルメディア依存症のDSM-5またはICD-11コードはなく、正式に診断された障害との比較は不正確となる。

ゲーム障害との対比は啓発的である。インターネットゲーミング障害は2022年にICD-11コード6C51として、障害認識のためのWHO基準を満たすのに十分な臨床・疫学的研究を蓄積した後、分類された。ソーシャルメディア使用は同じ改訂サイクルで同等の認識を受けなかった——証拠基盤が不十分と判断されたか、現象論が具体化するには拡散的すぎた。その違いは重要だ：診断コードなしでは、体系的な臨床監視はなく、治療の保険償還の手配は困難で、研究者は共有のケース定義を欠く。BEMASはAndreassen et al.（2016年）によって開発され、事実上の標準的な手段となったが、カットオフスコアは論争が続き、スケールは臨床診断ツールとして設計されていなかった。

ここでの8%の生涯推定値は、厳格基準の5%の横断的数値に、生涯において特定の測定時よりも多くの成人がPSU閾値を超える可能性の保守的な上方調整を加えたもの——PSUパターンは動的でプラットフォーム依存だ。その外挿は真の不確実性を含み、それを正確に固定するアメリカ成人の縦断研究は存在しない。アメリカ固有の証拠基盤は薄く、ほとんどのBEMASデータはヨーロッパ、アジア、中東標本から来る。PSUの最も予測的な重度使用パターン（受動的スクロール、深夜使用、主要気分調節としての使用）はうつと不安と双方向に相関し、横断的データからの因果推論を困難にしている。これはすべて論争中のフレーミング問題——PSUが個人的病理、エンゲージメントのためのプラットフォームデザイン最適化、またはスケールベースの測定が体系的に医療化する普通の行動的変異を反映するかどうか——を解決しない。

関連する豆知識

厳格に検証された尺度の基準では、成人のおよそ12人に1人が生涯のどこかで問題のあるSNS利用の基準を満たすと推定される。正式な診断は存在せず、そのためこの現象は過剰に語られる一方で十分に測定されていない。

続きを読む → △ gap

根拠台帳

以下の各数値は各出典が報告した内容であり、引用した原文の抜粋と算出方法を記載しています。リンクをクリックして直接確認できます。

1/3 件の出典が引用元と一字一句一致することを独立して検証済み

  1. [1] Drug and Alcohol Dependence / ScienceDirect — Has the prevalence of problematic social media use increased over the past seven years and since the start of the COVID-19 pandemic? A meta-analysis of the studies published since the development of the Bergen social media addiction scale
    Has the prevalence of problematic social media use increased over the past seven years and since the start of the COVID-19 pandemic? A meta-analysis of the studies published since the development of the Bergen social media addiction scale
    統計値
    Pooled prevalence of problematic social media use: ~5% (95% CI 3%–7%) using strict/monothetic classifications; 13% using severe cut-off; 25% using moderate cut-off; 139 independent samples, 32 countries, n=133,955
    抜粋
    “"The pooled prevalence estimate was 5% (95% CI: 3%–7%) for studies adopting monothetic or strict monothetic classifications, with a higher pooled prevalence estimate (13%; 95% CI: 8%–19%) found for studies adopting a cutoff for severe level or strict polythetic classifications, and 25% (95% CI: 21%–29%) for studies adopting a cutoff for moderate level or polythetic classifications. PSMU as assessed by the BSMAS was significantly higher in low-income countries." ”
    出典データ
    2023-08-01
    アクセス日
    2026-05-04 · アーカイブ版
    計算過程
    Primary prevalence source. The 5% strict-criteria figure is used as the native rate (numerator=5, denominator=100). The 139-sample meta-analysis (n=133,955) spanning 32 countries provides the most comprehensive synthesis of BSMAS-based PSU prevalence to date. For normalization to lifetime_us_adult=0.08, we apply a conservative upward adjustment from the cross-sectional 5% to account for the dynamic, cyclical nature of PSU over a lifetime (individuals enter and leave problematic use states). The 95% CI range from strict (3%–7%) to moderate (21%–29%) criteria bounds the uncertainty range; we use 4%–15% as the uncertainty bounds to reflect realistic variability in strict-to-moderate definitions for a US adult context.
  2. [2] Journal of Behavioral Addictions / PMC — Psychometric properties of the Bergen Social Media Addiction Scale: An analysis using item response theory 検証済み
    Psychometric properties of the Bergen Social Media Addiction Scale: An analysis using item response theory
    統計値
    BSMAS-assessed problematic social media use prevalence ranges widely (3.5%–36.9%), with lower rates in Western countries (1.5%–15%) than in Asia (31%) and the Middle East (29%); an item-response-theory analysis proposes a conditional diagnostic cut-off of ≥26 (of 30) for high PSMU risk
    抜粋
    “"High disparities in PSMU prevalence have been reported with rates ranging from 3.5% to 36.9%. This difference could be explained by seemingly lower prevalence rates in Western countries (1.5%-15%) compared to those found in Asia (31%) and the Middle East (29%). [...] prior to clinical assessment confirmation, a score of ≥26 could be taken as a conditional diagnostic cut-off point for risk of PSMU." ”
    出典データ
    2022-12-01
    アクセス日
    2026-05-04 · アーカイブ版
    検証
    グラウンディング監査の際、抜粋を引用元から独立して再取得し、原文と一字一句一致することを確認しました。
    計算過程
    Supporting source establishing the psychometric properties of the BSMAS, the primary instrument underlying the meta-analytic estimates in the primary source. This item-response- theory analysis documents the extreme cross-study disparity in PSMU prevalence (3.5%–36.9%), with markedly lower rates in Western countries (1.5%–15%) than in Asia (31%) or the Middle East (29%) — context for why the strict-criteria 5% native figure is conservative for a US adult population. It also proposes a high-risk cut-off of ≥26 (only 1.1% of its sample scored at or above this threshold). This source establishes that BSMAS is not a clinical diagnostic instrument — it measures scale-positive problematic use, not a recognized DSM-5 or ICD-11 disorder.
  3. [3] Drug and Alcohol Dependence / PubMed — Prevalence of social media addiction across 32 nations: Meta-analysis with subgroup analysis of classification schemes and cultural values
    Prevalence of social media addiction across 32 nations: Meta-analysis with subgroup analysis of classification schemes and cultural values
    統計値
    Pooled social media addiction prevalence varies by classification scheme: 5% (95% CI 3%–7%) strict/monothetic, 13% (8%–19%) severe, 25% (21%–29%) moderate/polythetic; 14% (9%–19%) in individualist nations vs 31% (26%–36%) in collectivist nations; 63 independent samples, 34,798 respondents, 32 nations
    抜粋
    “"The meta-analysis involved 63 independent samples with 34,798 respondents from 32 nations spanning seven world regions. [...] the pooled prevalence estimate obtained in collectivist nations (31%; 95% CI: 26%-36%) to be twofold higher than that obtained in individualist nations (14%; 95% CI: 9%-19%)." ”
    出典データ
    2021-04-01
    アクセス日
    2026-05-04 · アーカイブ版
    計算過程
    Earlier meta-analysis (Cheng et al. 2021; 63 independent samples, 34,798 respondents, 32 nations) reporting prevalence by classification scheme: 5% (strict/monothetic), 13% (severe), and 25% (moderate/polythetic). The 14% figure for individualist nations (which better approximates the US context) provides an upper-bound anchor, and the 5% strict-monothetic figure corroborates the strict-criteria native rate. The roughly fivefold spread across classification schemes illustrates the extreme instrument-dependence of PSU estimates. This source is used to contextualize the strict-criteria 5% native figure within the broader evidence base — demonstrating that the estimate is highly sensitive to measurement choice.

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10分の1 100分の1 1K分の1 10K分の1 100K分の1 1M分の1 10M分の1 100M分の1 1B分の1 確実 まれ → 海外美容整形のリスク — 10分の1 乳幼児期の砂糖・塩と成人病 — 10分の1 子宮内膜症 — 10分の1 トルコでの植毛リスク — 10分の1 膝関節置換術 — 10分の1 慢性的な鎮痛剤使用 — 10分の1 完全歯牙脱落 — 9.1分の1 アルツハイマー病 — 8.3分の1 睡眠不足 — 8.3分の1 無煙タバコ — 8.3分の1 ヘルメットなし自転車 — 8.0分の1 ブラキシズムによる歯の損傷 — 7.7分の1 コンドームの失敗 — 7.7分の1 移民当局への恐れで受診回避 — 7.1分の1 視力喪失 — 6.7分の1 重量挙げによるヘルニア — 6.7分の1 高齢者股関節骨折 — 6.7分の1 日常的飲酒 — 6.7分の1 初回心臓発作 — 5.9分の1 不妊 — 5.7分の1 5年超の長期ケア — 5.6分の1 CTE（フットボール） — 5.0分の1 大うつ病 — 4.9分の1 ハイキング傷害 — 4.8分の1 子どもの食べ残し感染リスク — 4.2分の1 ライム病 — 4.0分の1 孤独と健康 — 3.8分の1 AUDリスクの遺伝 — 3.5分の1 アルコール使用障害 — 3.4分の1 不安障害 — 3.2分の1 閉経後心血管リスク — 3.0分の1 サイレント糖尿病 — 3.0分の1 風邪でのフライト — 2.9分の1 失業とうつ病 — 2.9分の1 ダニ媒介感染症（森林） — 2.9分の1 サイレント高コレステロール — 2.9分の1 幼少期の祖父母喪失確率 — 2.8分の1 Pacifier on the floor — 2.8分の1 サイレント高血圧 — 2.7分の1 薬剤耐性感染症 — 2.6分の1 骨髄ドナー不一致 — 2.4分の1 介護施設への入所 — 2.2分の1 マンモグラフィー偽陽性 — 2.0分の1 日常的喫煙 — 2.0分の1 旅行者下痢症 — 2.0分の1 アドベンチャースポーツ — 1.8分の1 65歳以降の長期ケア — 1.8分の1 配偶者死別 — 1.7分の1 無防備な性行為 — 1.5分の1 慢性腰痛 — 1.3分の1 手指衛生 — 1.0分の1 がん（全体） — 7.1分の1 電動キックボード無ヘルメット — 4.5分の1 電動自転車無ヘルメット — 4.0分の1 手荷物の取り扱いミス — 3.7分の1 過失による傷害事故 — 2.9分の1 シカとの衝突 — 2.7分の1 自動車事故での負傷 — 2.6分の1 フライトキャンセル — 1.8分の1 旅行の中断：戦争または災害 — 1.7分の1 住居侵入窃盗 — 9.1分の1 ヒッチハイク中の暴行 — 8.8分の1 郵便小切手詐欺 — 7.7分の1 子どもの性的虐待 — 6.8分の1 ストーキング — 6.2分の1 学生性的暴行 — 5.7分の1 家庭内暴力 — 3.7分の1 夜間単独暴行 — 3.6分の1 自転車盗難 — 2.9分の1 性的暴行 — 2.3分の1 性的ハラスメント（生涯） — 1.6分の1 水不足 — 2.5分の1 キャリントン級太陽嵐 — 1.9分の1 WAISティッピングポイント — 1.1分の1 室内猫の脱走リスク — 10分の1 リードなし犬の咬傷 — 9.8分の1 ウサギが4年以内に死ぬ確率 — 3.3分の1 犬による咬傷（非致死的） — 1.8分の1 ハムスターが13歳前に死ぬ確率 — 1.0分の1 鉄不足（女性） — 3.9分の1 ビタミンD不足 — 2.9分の1 マグネシウム不足 — 1.9分の1 生焼け食品 — 1.6分の1 生肉の交差汚染 — 1.4分の1 置きっぱなしの食品 — 1.2分の1 AI音声詐欺 — 2.9分の1 オンライン詐欺被害 — 2.5分の1 ティーンのネットいじめ — 2.0分の1 子供と露骨なコンテンツ — 1.9分の1 データ漏洩 — 1.1分の1 流産 — 6.7分の1 ティーンの自殺未遂 — 5.6分の1 産後うつ病 — 4.8分の1 予防接種前の鎮痛剤 — 3.8分の1 妊娠中の過剰体重増加 — 2.6分の1 未接種児と麻疹 — 2.0分の1 子どものアタマジラミ — 2.0分の1 高齢者金融詐欺被害 — 10分の1 年金基金破綻 — 10分の1 住宅暴落 — 8.3分の1 IRS税務調査 — 6.7分の1 通貨の崩壊 — 5.6分の1 ビザ不法滞在強制送還 — 5.6分の1 サブプライム車ローンの差押 — 5.0分の1 現役世代の長期障害 — 4.0分の1 学生ローン債務不履行 — 3.8分の1 内部告発者への報復 — 3.2分の1 50代以降の強制退職 — 2.9分の1 退職資金不足 — 2.6分の1 後払い（BNPL）の延滞 — 2.4分の1 離婚 — 2.4分の1 配管破裂による水害 — 2.2分の1 職場いじめ — 2.1分の1 長期的な送電網の停電 — 2.0分の1 強制送還（不法滞在） — 1.8分の1 葬儀費用の衝撃 — 1.7分の1 ID盗難 — 1.7分の1 クレジットカード詐欺 — 1.5分の1 学校いじめ — 1.5分の1 前線兵士死傷 — 1.3分の1 経済不況 — 1.0分の1 株式市場の暴落 — 1.0分の1 雹による屋根被害 — 3.0分の1 問題入居者による損失 — 1.8分の1 LASIK合併症 — 100分の1 乾いたトイレットペーパーの害 — 100分の1 受動喫煙 — 91分の1 ゲーム障害（成人） — 83分の1 ハイヒール救急外来 — 79分の1 Thrown/dropped object — 67分の1 薬剤反応 — 58分の1 薬物過量摂取 — 56分の1 子どものガスコンロ喘息 — 50分の1 猫砂からのトキソプラズマ症 — 48分の1 精神疾患による障害給付 — 45分の1 ベンゾジアゼピン依存症 — 40分の1 水道水の鉛 — 40分の1 薬剤誤用 — 35分の1 外傷性脳損傷 — 33分の1 院内感染 — 31分の1 大気汚染 — 29分の1 末期腎臓病 — 29分の1 旅行者下痢症（水） — 26分の1 スキー傷害 — 26分の1 双極性障害 — 23分の1 親知らずの手術 — 22分の1 歯科ツーリズムの合併症 — 20分の1 高齢者の家族放棄 — 20分の1 パーキンソン病 — 20分の1 ペットの寄生虫 — 20分の1 未診断のADHD — 20分の1 成人発症の食物アレルギー — 19分の1 非アルツハイマー型認知症 — 17分の1 大麻使用障害 — 16分の1 脳卒中 — 15分の1 PTSD — 15分の1 重度難聴 — 14分の1 2型糖尿病 — 13分の1 盲腸炎 — 13分の1 屋内調理の煙 — 13分の1 未治療のうつ病 — 13分の1 ソーダと糖尿病 — 13分の1 心臓病 — 12分の1 医療過誤による死亡 — 12分の1 強迫的性的行動 — 12分の1 摂食障害 — 11分の1 股関節置換術 — 11分の1 腎臓結石 — 11分の1 親の死亡/障害 — 11分の1 座りがちな生活習慣 — 11分の1 サロン感染 — 11分の1 卵巣がん — 91分の1 大腸がん — 77分の1 乳がん — 59分の1 肝臓がん — 59分の1 肺がん — 56分の1 前立腺がん — 50分の1 メラノーマ（UV） — 29分の1 食物繊維不足による大腸がんリスク — 26分の1 赤肉と大腸がん — 21分の1 焦げた肉とがん — 20分の1 整備不良事故 — 83分の1 鎮静薬服用中の運転 — 77分の1 ながらスマホ運転 — 56分の1 シートベルト非着用事故死 — 53分の1 制限速度20%超過 — 50分の1 バイク無ヘルメット死亡 — 45分の1 宇宙飛行（宇宙飛行士） — 42分の1 ながら動画運転 — 32分の1 子どもの事故負傷 — 27分の1 眠気運転 — 26分の1 クルーズ船ノロウイルス — 24分の1 電動スクーターの負傷 — 10分の1 旅行中のスリ — 38分の1 触媒コンバーター盗難 — 37分の1 暴行で刺される — 37分の1 自動車盗難 — 34分の1 路上強盗・ひったくり — 26分の1 冤罪 — 24分の1 飲み物への薬物混入 — 17分の1 キーレス車のリレー盗難 — 13分の1 権威主義下デモ被害 — 12分の1 AMOC崩壊 — 20分の1 ハチ刺されアナフィラキシー — 50分の1 猫の首輪事故 — 25分の1 レストランでの食中毒 — 58分の1 B12欠乏 — 28分の1 菜食主義の欠乏 — 14分の1 親密なディープフェイク — 25分の1 ソーシャルメディアの問題的使用 — 13分の1 幼児が異物を飲む（救急） — 91分の1 生命を脅かす出産（米国） — 61分の1 出産時の死亡（SSA） — 55分の1 幼児の階段転落 — 37分の1 添い寝による死亡 — 36分の1 遊具でのけがのリスク — 33分の1 自閉症診断 — 31分の1 帝王切開合併症 — 29分の1 おもちゃによるけがで救急受診（子ども） — 21分の1 妊娠高血圧腎症 — 20分の1 重篤な分娩時会陰裂傷 — 17分の1 妊娠糖尿病 — 13分の1 子どもの転倒による頭部・眼部傷害 — 12分の1 相続人なしで死亡 — 100分の1 スポーツ賭博による財務破綻 — 100分の1 戦闘機パイロットの死亡 — 48分の1 商業漁業のキャリア死亡 — 45分の1 林業・伐採のキャリア死亡 — 34分の1 医療破産 — 25分の1 強迫的購買障害 — 20分の1 賃貸物件詐欺被害 — 20分の1 2025年就労要件でSNAP喪失の確率 — 18分の1 住宅ローン差し押さえ — 14分の1 筋骨格系障害給付 — 14分の1 デイトレード損失 — 13分の1 過激派政府による破滅 — 13分の1 ハリケーンによる住宅壊滅 — 17分の1 NAION（オゼンピック） — 909分の1 乳幼児プール溺水 — 800分の1 多発性硬化症 — 769分の1 職場死亡 — 690分の1 腸チフス — 654分の1 GLP-1 全身麻酔の誤嚥 — 613分の1 不安全な輸入製品 — 565分の1 脳動脈瘤 — 400分の1 COVID-19 — 400分の1 花火負傷 — 385分の1 包丁による腱損傷 — 385分の1 カフェインの摂りすぎ — 366分の1 鎌状赤血球症 — 365分の1 偽造医薬品 — 361分の1 脊髄損傷 — 313分の1 小児がん診断 — 285分の1 次のパンデミックでの死亡 — 208分の1 デング熱（旅行） — 200分の1 高温による早産 — 200分の1 毎日のシャワーを控える — 200分の1 足を洗わないこと — 200分の1 骨髄提供リスク — 167分の1 ダニ媒介脳炎 — 167分の1 統合失調症 — 143分の1 転倒事故 — 135分の1 運動中の突然死 — 123分の1 自殺（米国） — 121分の1 オピオイド依存 — 114分の1 結核（世界） — 109分の1 HIV 診断 — 105分の1 ラドン肺がん — 435分の1 精巣がん — 250分の1 子宮頸がん — 167分の1 膵臓がん — 125分の1 歩行者死亡 — 806分の1 バイク事故 — 709分の1 レジャーボート溺死 — 685分の1 運転者が歩行者を死亡 — 552分の1 歩きスマホによる怪我 — 400分の1 EVバッテリー火災 — 333分の1 自転車が車に轢かれ死亡 — 159分の1 ガソリン車火災 — 125分の1 自動運転車による死亡事故 — 115分の1 自動車事故 — 105分の1 消防士の職務中死亡 — 455分の1 警察官の職務中死亡 — 357分の1 殺人 — 339分の1 豚の解体詐欺 — 106分の1 猛暑 — 333分の1 気候変動による死亡 — 204分の1 コウモリの咬傷と狂犬病 — 278分の1 蚊媒介疾患 — 190分の1 食中毒（世界） — 317分の1 ソーラーパネル火災 — 667分の1 未治療小児側弯症 — 1,000分の1 子供の窓からの転落 — 855分の1 ウォーカー階段転落 — 625分の1 乳児の落下 — 500分の1 ベビーウォーカー負傷 — 455分の1 妊産婦死亡 — 272分の1 母親の年齢と先天異常 — 200分の1 子供の死亡（18歳未満） — 103分の1 ケイビングキャリアでの死亡 — 167分の1 救急救命士の職務中死亡 — 909分の1 民間人戦争被害 — 499分の1 戦闘中の兵士 — 270分の1 学生ビザの取り消し — 263分の1 鉱山労働キャリア死亡 — 214分の1 ギャンブル破産 — 159分の1 落雷による住宅火災 — 461分の1 山火事による住宅壊滅 — 120分の1 マラリア（旅行） — 10,000分の1 飲み物の共有による感染 — 10,000分の1 シャーガス病 — 8,475分の1 ベリーからのキツネ条虫感染 — 8,475分の1 幼児がニコチンパウチを誤飲 — 7,937分の1 住血吸虫症 — 6,667分の1 突然死（若年成人） — 3,922分の1 危険な配線 — 3,390分の1 傷からの敗血症 — 2,857分の1 麻酔中の覚醒 — 2,500分の1 熱中症（屋外活動） — 1,905分の1 住宅火災 — 1,818分の1 犬由来の狂犬病 — 1,449分の1 溺死 — 1,379分の1 浅瀬飛び込み脊髄損傷 — 1,111分の1 窒息 — 1,099分の1 EVALI入院 — 1,064分の1 ビンロウがん — 1,290分の1 血栓（フライト） — 4,651分の1 運転者が自転車利用者を死亡 — 3,937分の1 10代の交通死亡 — 3,030分の1 後付け自転車シート — 2,500分の1 拘束なし子供事故死 — 2,000分の1 警察による死亡 — 4,739分の1 名誉殺人 — 2,381分の1 親密なパートナーによる殺人 — 1,767分の1 ハリケーン — 8,929分の1 干ばつ飢饉死 — 6,536分の1 ブリザード死 — 4,367分の1 地震 — 3,802分の1 加工肉のリステリア菌 — 6,061分の1 生鮮野菜による重症の大腸菌感染 — 4,831分の1 食中毒（米国） — 1,862分の1 魚の水銀 — 1,695分の1 魚の骨の負傷 — 1,429分の1 バッテリー発火 — 4,545分の1 洗剤ポッド誤飲 — 6,494分の1 プールでの溺死 — 5,882分の1 未治療の乳児股関節形成不全 — 5,000分の1 SIDS — 2,398分の1 戦争（民間人） — 2,000分の1 小児のインフル脳症・脳の腫れ — 100,000分の1 ハチ刺傷による死亡 — 76,923分の1 国内感染デング熱（米本土） — 66,667分の1 麻酔死 — 45,662分の1 車内での犬の熱中症死 — 41,667分の1 ビブリオ・バルニフィカス創傷感染 — 32,051分の1 アナフィラキシー — 27,548分の1 カイロプラクティックの首の操作 — 16,667分の1 CO中毒 — 14,006分の1 A型肝炎(旅行) — 12,500分の1 アレルギー免疫療法の中止 — 11,111分の1 アクリルアミドとがん — 16,667分の1 バス事故 — 100,000分の1 飛行機事故 — 58,824分の1 衝突後の車両火災 — 25,000分の1 踏切死亡事故 — 20,576分の1 車両水没 — 16,667分の1 自転車牽引トレーラー — 14,286分の1 滑走路のニアミス — 13,699分の1 アシッドアタック — 94,340分の1 テロリズム — 77,519分の1 子どもの見知らぬ人による誘拐 — 38,760分の1 見知らぬ人による誘拐 — 35,211分の1 持参金殺人 — 13,158分の1 銃の事故死 — 11,299分の1 山火事 — 100,000分の1 竜巻 — 80,645分の1 津波 — 52,632分の1 海での溺死 — 29,155分の1 洪水 — 20,202分の1 ハリケーン後の暑さによる死亡 — 20,000分の1 地すべり死亡 — 18,416分の1 スーパーボルケーノ噴火 — 12,376分の1 ハチ刺傷 — 78,927分の1 ハチ・スズメバチ誤飲 — 29,155分の1 致命的なサソリ刺傷 — 26,110分の1 犬のチョコ死亡 — 13,889分の1 鉛入りシナモンパウチ — 40,000分の1 プラスチック容器溶出 — 16,949分の1 チャイルドシートでの乳児窒息 — 64,935分の1 バウンサー転落 — 60,606分の1 幼児の窒息 — 50,000分の1 監視なしの乳児の窒息 — 50,000分の1 前向き幼児の死亡 — 26,738分の1 強力磁石誤飲 — 12,048分の1 シュノーケリング死 — 21,739分の1 ペット輸送 — 20,000分の1 ICE収容中の死亡 — 17,065分の1 地雷・不発弾 — 14,728分の1 ワクチン反応 — 763,359分の1 アルミニウムとアルツハイマー — 169,492分の1 住宅ガス漏れ — 140,845分の1 車内での子どもの熱中症死 — 102,041分の1 グリホサートとがん — 1,000,000分の1 テフロン調理器具の癌リスク — 169,492分の1 ジェットコースター負傷 — 312,500分の1 フェリー沈没 — 133,333分の1 乱気流傷害 — 114,943分の1 学校での銃乱射 — 192,308分の1 銃乱射事件 — 113,636分の1 雪崩 — 210,526分の1 落雷 — 209,205分の1 蛇咬傷 — 884,956分の1 クモ咬傷 — 833,333分の1 カバの攻撃 — 564,972分の1 ワニの攻撃 — 337,838分の1 犬による死亡 — 142,045分の1 残留農薬 — 1,000,000分の1 汚れた缶の病気 — 200,000分の1 PLAバイオプラスチックの害 — 169,492分の1 電動スイング乳児死亡 — 714,286分の1 丸ごとのブドウ窒息 — 625,000分の1 ブラインドコードによる子供の窒息 — 416,667分の1 ビニール袋による子供の窒息 — 263,158分の1 ボタン電池 — 250,000分の1 傾斜寝具乳児死亡 — 238,095分の1 エレベーター/エスカレーター死亡 — 188,324分の1 日本脳炎（旅行） — 2,000,000分の1 子供＋前席エアバッグ — 10,000,000分の1 小惑星衝突 — 1,351,351分の1 バナナのクモの卵 — 10,000,000分の1 サメ（鮫）の襲撃 — 5,681,818分の1 クマの襲撃 — 3,787,879分の1 野生ベリーによる中毒 — 2,222,222分の1 ピラニア襲撃 — 135,135,135分の1 ガソリンスタンドでの携帯電話 — 1,000,000,000分の1 飛行機と携帯電話 — 1,000,000,000分の1
Lottery jackpot 95,238分の1

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