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感じる恐怖 vs. 実際の確率

大麻使用障害を発症する可能性はどのくらいか？

生涯確率

~16分の1

US adults develops cannabis use disorder at some point in their lifetime

生涯確率 6.3%

多くの人がこれを過小評価しています。

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。

健康 · レビュー済み 2026-06-14
証拠の質 4.75/5

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D1 出典への根拠
5/5
D2 出典の権威性
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D3 算術
5/5
D4 不確実性
4/5
D5 範囲
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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 4.75/5
直接的な証拠
Source Government statistic · Substance Abuse and Mental Health Services Administration (SAMHSA)
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 →
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≈ 同じくらいの確率

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認知リスク

大麻は公共のリスク認識において特異な位置を占めています。しばしばアルコール、オピオイド、覚醒剤との明示的な対比のもとで、依存を引き起こす可能性が最も低い薬物と広く見なされています。合法化論争の政治的な枠組みがこの見方を強化してきました。推進派はアルコールと比べた相対的な安全性を強調してきましたし、「大麻使用障害」という用語には「アルコール依存症」や「オピオイド依存」のような文化的な際立ちがありません。使用者も非使用者も、多くの人が、大麻は意味のあるいかなる意味においても依存性がないと信じています。その信念は、使用者のかなりの少数派にとって誤りです。2018年以降の合法化の波はまた、高効力製品（それ以前の数十年に入手できたものをはるかに上回るTHC濃度のコンセントレート、食用製品、ベイプ）を合法市場の標準にし、古い調査データでは十分に捕捉できない形で薬理学的曝露プロファイルを変えました。

概算: 成人の約1～2%

出典: 編集部の直感（調査に基づかない）

実際のリスク

米国成人の6.3%が生涯のどこかの時点でDSM-5の大麻使用障害の基準を満たす（NESARC-III、2012–2013年）

18歳以上の米国成人（NESARC-III、N=36,309、対面面接2012–2013年）

計算を表示

Hasinら（American Journal of Psychiatry、2016年）は、NESARC-IIIデータ（米国成人N=36,309、2012–2013年）とDSM-5診断基準を用いて、大麻使用障害の生涯有病率を6.3%、12か月有病率を2.5%と推定しました。生涯の数字を正規化推定値としてそのまま用いています。この数字はすでに米国成人人口を代表しており、回顧的な構造化面接で捕捉される成人期の全生涯を包含しているためです。大麻を使用したことのある成人では、CUDを発症する条件付き確率はかなり高くなります。Lopez-Quinteroら（2011年、Drug and Alcohol Dependence）によるNESARC-Iデータの分析では、使用経験者の約8.9%が大麻依存に移行することが見出されました。これが使用者あたりの条件付き率です。ここでNESARC-IIIの全成人6.3%の数字を用いるのは、問いが使用を前提とした条件付きリスクではなく、米国成人の集団レベルの生涯リスクを尋ねているためです。SAMHSAの2024年NSDUHは、12歳以上の米国居住者における過去一年のCUDを20,600,000人と見出しており、大麻使用率を適用すれば有病率推定の高い側と整合的です。

注意事項: 6.3%の生涯有病率は、米国の大半の州で合法化される前の2012-2013年NESARC-IIIデータに基づきます。2018年以降、大麻の使用率と使用障害率の双…

6.3%の生涯有病率は、米国の大半の州で合法化される前の2012-2013年NESARC-IIIデータに基づきます。2018年以降、大麻の使用率と使用障害率の双方が大幅に増加しています。SAMHSA 2024は過去一年のCUD症例を20,600,000人と見出しており、今日のより若いコホートの生涯有病率は、NESARC-III回答者の年齢に達する頃には6.3%より高くなることが示唆されます。使用経験者における条件付きリスクは全成人の6.3%よりかなり高く、Lopez-Quinteroら（2011年、Drug and Alcohol Dependence、NESARC-Iデータ）によれば使用経験者の約8.9%が依存を発症します。合法化後の製品（2000年に販売されていた典型的な大麻の5～10%に対し、THC濃度40～90%のコンセントレート、ベイプ、食用製品）は、NESARC-III回答者の大半が使用していた製品とは意味のある程度に異なる薬理学的曝露です。6.3%という数字は、現在および将来の成人コホートにとっての下限として扱うべきです。DSM-5のCUDは11基準のうち少なくとも2つを要件とします。耐性と離脱は含まれますが必須ではなく、この障害は口語的な「依存症」よりも幅広い問題的使用パターンを捕捉します。製品の効力は、新たに現れつつあるもののまだ定量化できないリスク軸です。カリフォルニア州の若年成人512人を対象とした2025年の研究（Dunbarら、Addiction）は、知覚THC効力尺度が一段階上がるごとに、月あたりの使用日数が3.33日多く、一日あたりのフラワー使用量が0.13グラム多く、CUDIT-Rスクリーニングスコアが1.21ポイント高いことと関連すること、そして、よくある想定に反して、高効力の使用者が補償のために「滴定」して減らすことはないことを見出しました。これは消費強度およびCUDスクリーニング指標との関連であり、障害を発症する一人あたりのリスク乗数ではないため、個人要因としてではなく注意事項としてここに記載しています。これは、2018年以降の高効力フラワーとコンセントレートへの移行（平均THCは二十年前よりおよそ3～5倍高い）が、CUDを駆動する重使用経路を悪化させることを示唆しており、2012-2013年の6.3%という数字を現在のコホートの下限として扱うさらなる理由です。

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メンタルヘルスに関するその他のリスク： ソーシャルメディアの問題的使用 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 他21件
比較対象:

2012〜2013年のNESARC-III——アルコール使用障害の生涯有病率29.1%を確立した36,309人の全国代表的研究——は、DSM-5大麻使用障害の生涯有病率を**6.3%**と算出した（Hasin et al., American Journal of Psychiatry, 2016）。12か月有病率は2.5%。SAMHSAの2024年全国薬物使用・健康調査では、過去1年間に大麻使用障害があったアメリカ人は2,060万人となり、アメリカ合衆国で最も一般的な薬物使用障害となった——オピオイド使用障害（480万人）と興奮剤使用障害（430万人）の合計より多い。6.3%という生涯数値はほぼ確実に上限ではなく下限である：大麻使用障害率の上昇は2012〜2013年以降であり、当時は国内大部分へのアクセスと製品効力を変えた2018年の合法化波を先取りした数値だからだ。

大麻が単に依存性を形成しないという認識は、診断データの前では成り立ちにくい。DSM-5の大麻使用障害の基準——耐性、離脱、減量の失敗、対人的・職業的問題にもかかわらず使用継続、大麻のために重要な活動を諦めること——は、大量日常使用者が典型的に説明するパターンに直接対応しており、多くの場合自分が障害を持つとは思っていない。大麻使用歴のある人では、障害を発症する条件付き確率はNESARC-Iデータに基づいて約**8〜9%**である（Lopez-Quintero et al., 2011）。このユーザーあたりの比率はニコチン（約67%）とヘロイン（約23%）より低いが、アルコール（約15%）とコカイン（約17%）より高い——薬物危険性の文化的ヒエラルキーと鋭く対立するランキングである。合法化後の高効力コンセントレートとベイプへの移行——THC濃度40〜90%対2000年代大麻の典型的な5〜10%——は、古い調査データでは捕捉できない方法で曝露プロファイルを変えている。

すべての成人に対する6.3%の生涯数値は、幅広い使用者層を包含する。この障害は18歳前に使用を開始した人（青年期の脳発達がより高い脆弱性を生む）、毎日または ほぼ毎日の使用者、そして共存する不安障害や気分障害のある人——大麻が不眠や不安の自己治療としてよく使われる——において遥かに一般的である。不定期使用者——月1回以下——は成人全体推定値が示唆するより実質的に低い条件付きリスクに直面する。NESARC-IIIデータでは男性の比率が女性より高く、男性コホートでの重使用率が高いことと一致している。6.3%という数値には解決済みケースも含まれる：より多い使用期間に基準を満たし、その後正式な治療なしで減少または停止した人々で、これは一般的である。DSM-5 CUDは11基準中わずか2つを要件とし、軽度の機能障害から重篤な依存症までの重症度範囲をカバーする。

関連する豆知識

米国成人の約6.3%が生涯のどこかでDSM-5の大麻使用障害の基準を満たし、おおよそ16人に1人にあたる。多くの人はこの数字を1-2%と見積もるが、実際の生涯有病率はそれをかなり上回る。

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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. [1] Hasin DS et al. — American Journal of Psychiatry, 2016 — Prevalence and Correlates of DSM-5 Cannabis Use Disorder, 2012–2013: Findings from the National Epidemiologic Survey on Alcohol and Related Conditions–III
    Prevalence and Correlates of DSM-5 Cannabis Use Disorder, 2012–2013: Findings from the National Epidemiologic Survey on Alcohol and Related Conditions–III
    統計値
    Lifetime and 12-month prevalences of DSM-5 cannabis use disorder among US adults were 6.3% and 2.5%, respectively (NESARC-III, N=36,309)
    抜粋
    “"The prevalences of 12-month and lifetime cannabis use disorder were 2.5% and 6.3%. Odds of 12-month and lifetime cannabis use disorder were higher for men, Native Americans, unmarried individuals, those with low incomes, and young adults; cannabis use disorder was associated with other substance use disorders, affective disorders, anxiety, and personality disorders." ”
    出典データ
    2016-03-01
    アクセス日
    2026-05-04 · アーカイブ版
    計算過程
    The 6.3% lifetime prevalence is used directly as the native numerator (6.3 per 100 US adults). This is the primary calculation input, representing the first nationally representative DSM-5 CUD prevalence estimate using structured diagnostic interviews. The 2.5% 12-month figure confirms the disorder is active for many adults at any given time, not merely historical.
    独立性
    NESARC-III was conducted by NIAAA using probability sampling and structured clinical interviews (AUDADIS-5), methodologically distinct from SAMHSA NSDUH self-report instruments.
  2. [2] Hasin DS et al. — JAMA Psychiatry, 2015 — Prevalence of Marijuana Use Disorders in the United States Between 2001-2002 and 2012-2013
    Prevalence of Marijuana Use Disorders in the United States Between 2001-2002 and 2012-2013
    統計値
    Past-year prevalence of DSM-IV marijuana use disorder increased from 1.5% in 2001-2002 to 2.9% in 2012-2013; marijuana use more than doubled over the same period
    抜粋
    “"The past-year prevalence of marijuana use was 4.1% in 2001-2002 and 9.5% in 2012-2013. The past-year prevalence of DSM-IV marijuana use disorder was 1.5% in 2001-2002 and 2.9% in 2012-2013 (P < .05). Significant increases were found across all demographic subgroups." ”
    出典データ
    2015-12-01
    アクセス日
    2026-05-04 · アーカイブ版
    計算過程
    This study uses DSM-IV criteria and past-year prevalence, so the absolute figures are lower than the DSM-5 lifetime estimates in Hasin et al. 2016. It is used here to establish the trend: both cannabis use and cannabis use disorder have increased substantially since 2001-2002, with disorder prevalence roughly doubling. The post-legalization era (2018 onward) is not captured in either NESARC study and likely represents a further increase in exposure and conditional disorder rates.
    独立性
    Both Hasin 2015 (JAMA Psychiatry) and Hasin 2016 (Am J Psychiatry) draw on NESARC wave data. They are not fully independent sources but use different diagnostic criteria (DSM-IV vs DSM-5) and different comparison years, providing genuine methodological triangulation on the trend.
  3. [3] Substance Abuse and Mental Health Services Administration (SAMHSA) — Key Substance Use and Mental Health Indicators in the United States: Results from the 2024 National Survey on Drug Use and Health
    Key Substance Use and Mental Health Indicators in the United States: Results from the 2024 National Survey on Drug Use and Health

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    統計値
    20.6 million people aged 12 or older had past-year cannabis use disorder in 2024, making it the most common drug use disorder in the US
    抜粋
    “"Marijuana use disorder was the most common drug use disorder (20.6 million), followed by opioid use disorder (4.8 million) and central nervous system stimulant use disorder (4.3 million). In 2024, 44.3 million individuals reported marijuana use in the past month." ”
    出典データ
    2025-07-14
    アクセス日
    2026-05-04 · アーカイブ版
    計算過程
    SAMHSA 2024 NSDUH: 20.6M past-year CUD / ~260M US adults ≈ 7.9% past-year CUD prevalence. This figure is notably higher than the NESARC-III 2.5% 12-month estimate, reflecting both the increase in cannabis use since 2012-2013 and instrument differences between NSDUH and NESARC. It is used here as a cross-validation anchor showing that post-legalization cannabis use disorder rates are higher than the NESARC-III figures, supporting the upper end of the uncertainty range. The 6.3% lifetime estimate from 2012-2013 is almost certainly an undercount for today's adult cohort.
  4. [4] Dunbar MS et al. — Addiction, 2025 (RAND Corporation) — High potency cannabis flower use is associated with heavier consumption and risk for cannabis use disorder among young adults in California, United States
    High potency cannabis flower use is associated with heavier consumption and risk for cannabis use disorder among young adults in California, United States
    統計値
    A one-point increase on the perceived THC potency scale was associated with 3.33 more use days per month, 0.13 more grams of flower per day, and 1.21 greater CUDIT-R scores; results are inconsistent with the notion that individuals titrate use of higher-potency cannabis (n=512 young adults, California, 2022–2023)
    抜粋
    “"Results from separate adjusted linear regression models showed that a one-point increase in the perceived THC potency scale was associated with 3.33 more use days per month [B = 3.33, (standard error, SE = 0.46), P < 0.0001], 0.13 more grams of flower used per day [B = 0.13 (SE = 0.04), P < 0.01] and 1.21 greater CUDIT-R scores [B = 1.21 (SE = 0.29), P < 0.0001].... Self-reported use of higher potency cannabis flower appears to be associated with more frequent and higher-quantity cannabis consumption and greater Cannabis Use Disorder Identification Test - Revised (CUDIT-R) scores, which is inconsistent with the notion that individuals titrate use of higher-potency cannabis." ”
    出典データ
    2025-08-01
    アクセス日
    2026-06-14 · アーカイブ版
    計算過程
    This study reports associations between perceived THC potency and (a) frequency and quantity of use and (b) CUDIT-R screening scores — not a per-person risk ratio for developing cannabis use disorder. No clean CUD multiplier is derivable from the published coefficients without an unstated assumption, so it is NOT added as a personal_factor_multiplier; it is cited as supporting evidence in the caveats that high-potency products are associated with heavier consumption and higher CUD-screening risk, and that users do not titrate down to compensate for higher potency.
  5. [5] Lopez-Quintero C et al. — Drug and Alcohol Dependence, 2011 — Probability and predictors of transition from first use to dependence on nicotine, alcohol, cannabis, and cocaine: results of the National Epidemiologic Survey on Alcohol and Related Conditions (NESARC)
    Probability and predictors of transition from first use to dependence on nicotine, alcohol, cannabis, and cocaine: results of the National Epidemiologic Survey on Alcohol and Related Conditions (NESARC)
    統計値
    Cumulative probability of transition to dependence: 67.5% for nicotine users, 22.7% for alcohol users, 20.9% for cocaine users, and 8.9% for cannabis users
    抜粋
    “"The cumulative probability estimate of transition to dependence was 67.5% for nicotine users, 22.7% for alcohol users, 20.9% for cocaine users, and 8.9% for cannabis users." ”
    出典データ
    2011-05-01
    アクセス日
    2026-07-03 · アーカイブ版
    計算過程
    Supplies the per-substance conditional conversion rates the body text uses to compare cannabis's ever-user transition rate against nicotine, alcohol, and cocaine. This is the same NESARC-I analysis (Lopez-Quintero et al. 2011) referenced elsewhere in this entry's assumptions and caveats for the cannabis-specific 8.9% figure; added here as a full citation because the body also states the nicotine (67.5%), alcohol (22.7%), and cocaine (20.9%) rates from the same analysis.
    独立性
    NESARC-I (2001-2002 and 2004-2005 waves) is a distinct survey wave from NESARC-III (2012-2013) used for the primary 6.3% lifetime CUD estimate above, though both are NIAAA-conducted nationally representative surveys using structured diagnostic interviews.

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436件の測定確率リスク
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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