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感じる恐怖 vs. 実際の確率

親がアルコール使用障害だった場合、自分自身がアルコール使用障害を発症する確率はどのくらいですか？

生涯確率 · 特定集団

~29% of first-degree relatives of a person with AUD develop alcohol dependence themselves, roughly double the ~14% baseline rate in matched community controls

生涯確率 29%

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 2026-05-28
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
5/5
D2 出典の権威性
5/5
D3 算術
4/5
D4 不確実性
4/5
D5 範囲
4/5
D6 文章
4/5
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
直接的な証拠
Source Peer-reviewed study · Nurnberger JI Jr, Wiegand R, Bucholz K, et al. — Archives of General Psychiatry, 2004
生涯、特定集団 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 2.5 1 in 5.9

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  1. あなたの要因

≈ 同じくらいの確率

A single wooden chair next to an empty kitchen table at dusk, soft window light, flat vector illustration in muted tones.

認知リスク

アルコール依存症の親を持つ成人の子どもが自身のAUDリスクをどう見積もるかについての厳密な世論調査は存在しないが、遺伝するアルコール依存症をめぐる文化的な筋書きは強力である。家族の回想録、回復の文献、大衆向け遺伝学の解説は、コイン投げに近い何かをしばしば示唆する。この直感的な枠組みは、二つの別個の主張を圧縮している。AUDが遺伝性であること（真実。分散のおよそ半分は遺伝的である）と、AUDの親を持つ個々の子どもが自身もAUDを発症する可能性が高いこと（大幅に誇張されている）である。最良の直接測定（COGA）は、この上昇をベースラインのおよそ2倍と置いており、5倍や10倍ではない。そしてアルコール依存症の親を持つ成人の子どもの過半数は、この障害の基準を一度も満たさない。認識の較正が問われるのは、メカニズムとしての遺伝と運命としての遺伝の間の隔たりである。

概算: アルコール依存症の親を持つ多くの成人は、自身の生涯リスクが50%以上だと考えている

出典: 編集部の直感（調査に基づかない）

実際のリスク

アルコール依存症プロバンドの第一度近親者の28.8%が生涯DSM-IVアルコール依存症の基準を満たす。対照群では14.4%（COGA、Nurnberger et al. 2004）

Collaborative Studies on the Genetics of Alcoholism（COGA）を通じて確認されたアルコール依存症プロバンドの第一度近親者（親、兄弟姉妹、子）。近親者N=8,296対地域対照N=1,654

計算を表示

見出しの数字は、COGAの第一度近親者プールで直接測定された生涯DSM-IVアルコール依存症率である（Nurnberger et al. 2004）。近親者の28.8%対地域対照の14.4%であり、いずれも同じSemi-Structured Assessment for the Genetics of Alcoholism（SSAGA）という調査器具で評価されている——約2.0倍の相対リスクである。NESARC-IIIのDSM-5生涯AUDベースライン29.1%に家族歴の2倍の効果を掛けて数字を推定するよりも、この直接測定を優先する理由は三つある。(1) 同一条件の測定：COGAの近親者と対照は同一の方法で診断された。(2) DSM-IVアルコール依存症はDSM-5 AUD（乱用と依存を、2基準を下限とする単一の障害に統合した）より限定的であるため、COGAの数字は仮想的なDSM-5再分析に対して保守的である。(3) AUDの親を持つ成人の子どもに限定してDSM-5 AUDの有病率を測定した全国代表研究は存在せず、COGAの第一度近親者プールが入手可能な最大の直接測定である。重要な枠組み上の限界：COGAの「第一度近親者」は親、兄弟姉妹、子を合算している。論文は続柄別に結果を分解していないため、28.8%という数字は子ども固有のリスクの入手可能な最良の代理値であって、その直接測定ではない。(a) 兄弟姉妹と同等の遺伝的負荷の共有と、(b) 幼少期の環境曝露の共有を踏まえると、AUDの親を持つ成人の子どもはこの数字の近傍にある可能性が高い。COGAの推定は彼らを含む集団に係留されているが、彼らだけの集団ではない。Verhulst、Neale & Kendler（2015）による双生児研究12件と養子研究5件のメタ分析からの遺伝率推定はh² = 0.49（95% CI 0.43-0.53）に収束し、この上昇の大きさが部分的に遺伝的であることを支持する。不確実性の帯は、コホート定義の異質性（片親か両親か、実子か養子に出された子か）、DSMの版（COGAのDSM-IVで約28%対DSM-5基準ではおそらくより高い）、そして子ども固有か第一度近親者合算かの区別を反映している。

注意事項: この数字を正しく読むうえで、三つの枠組み上の限界が重要である。(1) 集団のミスマッチ：COGAの「第一度近親者」はアルコール依存症プロバンドの親、兄弟姉妹、子…

この数字を正しく読むうえで、三つの枠組み上の限界が重要である。(1) 集団のミスマッチ：COGAの「第一度近親者」はアルコール依存症プロバンドの親、兄弟姉妹、子を合算している。遺伝的負荷と幼少期の環境曝露がこれらの続柄間で同等であるため、28.8%という数字は子ども固有のリスクについて入手可能な最良の直接測定だが、AUDの親を持つ成人の子どもだけを対象にした研究ではない。(2) 診断基準の版：COGAはDSM-IVアルコール依存症を用いており、これはDSM-5 AUDより限定的である（DSM-5は従来の「乱用」と「依存」のカテゴリーを、2基準を下限とする単一の障害に統合した）。COGAを仮にDSM-5で再分析すれば、近親者と対照の双方でより高い絶対有病率が出る可能性が高いが、2倍という比率は保たれると見込まれる。(3) 対象者の抽出：COGAのプロバンドは治療プログラムを通じて募集されており、重症で臨床的に特定された症例に偏る。軽度で一度も治療を受けていないAUDの親を持つ子どもの相対リスクは、おそらくこれより小さい。28.8%という数字を個人の予測として読んではならない。アルコール依存症の親を持つ成人の子どもの大半（約71%）は、生涯アルコール依存症の基準を満たさない。遺伝率は運命ではない。Verhulstのメタ分析のh² 0.49は、なりやすさの分散のおよそ半分が遺伝的であることを意味し、環境・行動・政策の要因が個人の結果を動かす余地を大きく残している。養子研究は、アルコールを使用しない養親家庭で育てられた場合でも、AUDの実親を持つ子どもにおいて上昇が持続することを別途確立しており、遺伝的要素が単なる学習された行動ではなく実在することを裏づけるが、同じ研究は、保護的な環境ではこの上昇が大幅に減衰することも示している。

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薬物使用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 ベンゾジアゼピン依存症 ビンロウがん 大麻使用障害 他19件
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:

最も明確な直接測定は、Nurnbergerらが2004年に報告したCollaborative Studies on the Genetics of Alcoholism (COGA) からのものである。COGAは、アルコール依存症のプロバンドの8,296人の第一度近親者と1,654人の地域対照を、同じSemi-Structured Assessment for the Genetics of Alcoholism (SSAGA)面接で評価した。生涯DSM-IVアルコール依存症は、近親者の28.8%および対照の14.4%に現れた — 約2倍の上昇である。これは文献における最もクリーンな同条件比較である：同じ診断器具、同じ閾値、同じ時代、同じマルチサイトフレームワークから募集された家族。NESARC-IIIの一般人口生涯DSM-5 AUDの29.1%との収束は定義の偶然であり、発見ではない — DSM-5 AUDはDSM-IVアルコール依存症よりかなり広いカテゴリであるため、異なる集団で異なるものを測定しているにもかかわらず、絶対数が偶然近くに位置する。アンカーすべきシグナルは、COGA内の2倍の比率であり、無関係なNESARC-IIIベースラインに対する絶対値の28.8%ではない。

その2倍の上昇は部分的に遺伝的で部分的に環境的であり、双生児研究と養子研究は両者を分離できる。Verhulst、Neale、Kendlerの2015年のメタ分析は、12件の双生児研究と5件の養子研究を統合し、AUDの遺伝率をh² = 0.49（95% CI 0.43-0.53）とし、性別による異質性の証拠はないとした。負荷の分散の約半分が遺伝的である。養子研究 — 非血縁の養育家族に育てられたアルコール依存症の親の生物学的子供を追跡する研究 — は、早期の飲酒環境が取り除かれても上昇が持続することを別途示しており、遺伝的要素がモデル化された行動ではなく現実のものであることを確認している。残りの約50%の分散は環境的なものであり、それが保護的な養育環境や政策レベルの介入（飲酒開始の遅延、監視された青少年のアルコールアクセス、プライマリケアでのスクリーニング）が、遺伝的負荷の高い個人に対しても結果を意味のある形で変えることができる理由である。

この数字が抵抗する枠組みは、「遺伝は運命である」というものだ。COGAのアルコール依存症プロバンドの第一度近親者の約**71%**は、生涯アルコール依存症の基準を満たさなかった。これは例外ではなく最頻値の結果である。「アルコール依存症は家系で受け継がれる」という文化的なスクリプトは、しばしばアルコール依存症の親を持つ成人の子供の生涯リスクが50%以上に近いことを暗示しているが、直接測定値は29%に近い。上昇は現実かつ実質的である — 14%のベースラインを持つ障害に対する2倍の相対リスクは、精神科疫学における第一度近親者効果としては大きい部類に入る — が、決定論的ではなく確率論的な枠組みで機能する。アルコール依存症の親を持つ成人の子供のほとんどは、AUDを発症することなく中年期に到達する。

3つの注意点を強調する価値がある。COGAの第一度近親者プールはプロバンドの親、兄弟姉妹、子孫を組み合わせている。論文は関係タイプ別の結果を分解していないため、28.8%の数字は子孫特有のリスクの最良の代理指標であり、その直接測定ではない。DSM-IVアルコール依存症はDSM-5 AUDより高い基準であるため、現在の診断基準での再分析は、2倍の比率を維持しながら、両グループでより高い絶対値を生み出す可能性が高い。そしてCOGAは治療プログラムを通じてプロバンドを募集しており、それは臨床的に重篤な症例を選択する — 未診断または軽度のAUDの親の子供における上昇は、COGAの数字が示すものより小さい可能性が高い。

関連する豆知識

アルコール使用障害のある人の一親等の親族のうち、約~29%が自身もアルコール依存になり、これは対応する地域対照群の基準値~14%の約2倍にあたります。この層の多くが想定する50%以上をはるかに下回ります。

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。

2/4 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] Nurnberger JI Jr, Wiegand R, Bucholz K, et al. — Archives of General Psychiatry, 2004 — A family study of alcohol dependence: coaggregation of multiple disorders in relatives of alcohol-dependent probands 検証済み
    A family study of alcohol dependence: coaggregation of multiple disorders in relatives of alcohol-dependent probands
    統計値
    Lifetime risk rates of 28.8% and 14.4% for DSM-IV alcohol dependence in first-degree relatives of alcohol-dependent probands and controls, respectively; relative risk approximately 2-fold
    抜粋
    “"Lifetime risk rates of 28.8% and 14.4% for DSM-IV alcohol dependence in relatives of probands and controls, respectively... The risk of alcohol dependence in relatives of probands compared with controls is increased about 2-fold." ”
    出典データ
    2004-12-01
    アクセス日
    2026-05-28 · 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
    Native numerator (28.8 per 100) is taken directly from the Nurnberger 2004 finding for first-degree relatives of alcohol-dependent probands (parents, siblings, offspring). The 14.4% control rate is the matched same-instrument baseline, yielding a ~2.0x relative risk. Sample sizes: N=8,296 relatives of probands and N=1,654 controls assessed via the SSAGA structured diagnostic interview. DSM-IV alcohol-dependence criteria were applied; the broader DSM-5 AUD criteria would likely yield somewhat higher absolute prevalences in both groups while preserving the ~2x ratio. The 28.8% figure is used as the lifetime_us_adult for this subgroup; this is the best direct measurement available because no nationally representative study has measured DSM-5 AUD specifically in offspring of AUD parents. The first-degree-relative pool includes adult children of probands but is not exclusively offspring; this is acknowledged in `assumptions` and `caveats`.
    独立性
    The Collaborative Studies on the Genetics of Alcoholism (COGA) is a NIAAA-funded multi-site project (Indiana University, Washington University in St. Louis, SUNY Downstate, University of Connecticut, University of California San Diego, University of Iowa) that ascertained alcohol-dependent probands through inpatient and outpatient treatment programs and recruited their relatives plus a matched community-control sample. Probands and controls were diagnosed with the same SSAGA instrument, making the relative-vs-control comparison methodologically clean.
  2. [2] Verhulst B, Neale MC, Kendler KS — Psychological Medicine, 2015 — The heritability of alcohol use disorders: a meta-analysis of twin and adoption studies
    The heritability of alcohol use disorders: a meta-analysis of twin and adoption studies
    統計値
    Best-fit estimate of the heritability of AUD: h² = 0.49 (95% CI 0.43-0.53); meta-analysis of 12 twin studies and 5 adoption studies; no evidence for heterogeneity by sex
    抜粋
    “"The best-fit estimate of the heritability of AUD was 0.49 [95% confidence interval (CI) 0.43-0.53]... There was no evidence for heterogeneity by study design, sex or assessment method." ”
    出典データ
    2015-03-01
    アクセス日
    2026-05-28 · アーカイブ版
    計算過程
    Establishes that roughly half of the variance in AUD risk is heritable, consistent with the magnitude of the COGA family-aggregation finding being part-genetic rather than purely shared-environmental. Used as supporting evidence for the mechanism behind the 2x elevation; not used to compute the headline rate. Twin and adoption studies separately estimate the genetic component because identical twins reared apart and adoptees raised by non-biological parents disentangle shared genes from shared environment; the meta-analytic h² = 0.49 means that even substantial early-life environmental exposure to a parent's drinking does not, on its own, drive the elevated risk seen in offspring.
    独立性
    This is a meta-analysis of independent twin and adoption studies conducted across multiple countries and decades, including the Virginia Twin Registry, Swedish adoption studies, and Australian twin samples. The aggregate h² estimate is methodologically independent of the COGA family-aggregation data.
  3. [3] Grant BF, Chou SP, Saha TD, et al. — JAMA Psychiatry, 2015 — Epidemiology of DSM-5 Alcohol Use Disorder: Results From the National Epidemiologic Survey on Alcohol and Related Conditions III
    Epidemiology of DSM-5 Alcohol Use Disorder: Results From the National Epidemiologic Survey on Alcohol and Related Conditions III

    See all 2 Likelier entries citing this source →

    統計値
    Lifetime prevalence of DSM-5 alcohol use disorder among US adults: 29.1% overall; 12-month prevalence 13.9% (NESARC-III, N=36,309)
    抜粋
    “"In 2012-2013, US prevalences of DSM-5 12-month and lifetime AUD among adults 18 years and older were 13.9% and 29.1%, respectively. Prevalence was generally highest for men (17.6% and 36.0%, respectively), White and Native American respondents, and younger and never-married adults." ”
    出典データ
    2015-08-01
    アクセス日
    2026-05-28 · アーカイブ版
    計算過程
    Used as the US adult general-population reference for context. The coincidence between NESARC-III lifetime DSM-5 AUD (29.1%) and the COGA first-degree-relative DSM-IV alcohol-dependence figure (28.8%) is a methodological artifact, not a finding: DSM-5 AUD has a much broader definition than DSM-IV alcohol dependence, so the absolute numbers happen to land near each other despite measuring different things in different populations. The clean apples-to-apples comparison is COGA relatives 28.8% vs COGA controls 14.4%, both DSM-IV alcohol dependence, both SSAGA instrument — that is where the 2x elevation comes from.
    独立性
    NESARC-III was conducted by the National Institute on Alcohol Abuse and Alcoholism (NIAAA) using probability sampling of the US non-institutionalized civilian population and the AUDADIS-5 structured diagnostic interview. Methodologically independent from COGA (which is a treatment-ascertained family study) and from the heritability meta-analysis.
  4. [4] Grant BF — Alcohol Health and Research World, 1998 — The impact of a family history of alcoholism on the relationship between age at onset of alcohol use and DSM-IV alcohol dependence: results from the National Longitudinal Alcohol Epidemiologic Survey 検証済み
    The impact of a family history of alcoholism on the relationship between age at onset of alcohol use and DSM-IV alcohol dependence: results from the National Longitudinal Alcohol Epidemiologic Survey
    統計値
    Family history of alcoholism is associated with higher lifetime DSM-IV alcohol-dependence prevalence; earlier age at first drink is independently associated with higher lifetime risk (NLAES, nationally representative)
    抜粋
    “"People with a family history of alcoholism had a higher prevalence of lifetime alcohol dependence than did people without such a history. Respondents with an earlier age of drinking onset were more likely to become alcohol dependent compared with respondents with a later age of drinking onset." ”
    出典データ
    1998-01-01
    アクセス日
    2026-05-28 · 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
    Provides nationally representative cross-validation that family history of alcoholism elevates lifetime alcohol-dependence prevalence in the respondent, consistent with the direction of the COGA finding. Also establishes that early age at first drink interacts with family history to compound risk — supporting the framing that the elevation is probabilistic and modifiable by behavior, not deterministic. Not used to derive the headline rate; the NLAES instrument and sampling differ from COGA/SSAGA, so the figures are not directly substitutable.
    独立性
    The National Longitudinal Alcohol Epidemiologic Survey (NLAES, 1991-1992) was conducted by NIAAA using the AUDADIS instrument, independent of COGA's SSAGA-based family study.

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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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