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感じる恐怖 vs. 実際の確率

強迫的購買障害を発症する可能性はどのくらいか？

生涯確率

~20分の1

adults meets criteria for compulsive buying disorder on validated scales

生涯確率 4.9%

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。

その他 · レビュー済み 2026-06-14
証拠の質 4.5/5

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
5/5
D5 範囲
3/5
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 4.5/5
直接的な証拠
Source Government statistic · Consumer Financial Protection Bureau
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 7.5 1 in 20

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  1. あなたの要因

≈ 同じくらいの確率

Abstract illustration of stacked shopping bags casting a long shadow over a receipt, muted tones, flat vector.

認知リスク

強迫的購買はしばしば、豊かな世界特有の癖、あるいは障害の装いをまとった性格上の欠点として片付けられます。「買い物セラピー」という一般的な概念は、時折の過度な買い物を無害な感情調整として枠づけており、ワンクリック購入、アルゴリズムによる推薦、無料返品といったオンライン商取引の爆発的拡大は、かつてはより意図的な労力を要した行動を常態化させました。DSM-5もICD-11も現在、強迫的購買障害を独立した診断として掲載しておらず、これが臨床での検出不足と、その有病率に対する一般の過小評価の両方の一因となっています。この状態が認知される場合でも、女性の問題、あるいは軽い衝動制御の癖としてステレオタイプ化されることが多く、臨床的に重大な症例を特徴づける財政的破綻や精神医学的併存症を過小に伝えています。

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

成人の代表的集団におけるプール有病率約4.9%（Maraz, Griffiths & Demetrovics、2016年、Addiction誌。40研究のメタ分析）

16か国の代表的人口標本における成人（40研究のメタ分析、n=32,000+）

計算を表示

Maraz, Griffiths & Demetrovics（2016年、Addiction誌）は、16か国からの49件の有病率推定値を報告する40研究（合計n=32,000+）の系統的レビューとメタ分析を実施しました。特に成人の代表的人口標本では、プール有病率は4.9%（95% CI: 3.4%–6.9%）でした。米国固有の生涯縦断研究が存在しないため、これを米国成人の生涯確率に対する入手可能な最良の推定値として扱います。グローバルなプール推定値を米国成人の文脈に適用しており、米国固有の大きな乖離を示す強い証拠がないことがこの近似を支持します。メタ分析のCI（3.4%–6.9%）を不確実性の範囲としてそのまま使用し、中心推定値（0.049）はこの範囲内に収まります。強迫的購買障害については累積生涯発生率の研究が存在しないため、ここでは時点有病率を使用しています。生涯リスクは横断的な4.9%よりいくらか高い可能性がありますが、メタ分析によるプール値が入手可能な最も厳密なアンカーです。

注意事項: 強迫的購買障害は、2026年時点でDSM-5にもICD-11にも独立した診断として掲載されていません。有病率の推定値は測定手段によって大きく異なります。強迫的購…

強迫的購買障害は、2026年時点でDSM-5にもICD-11にも独立した診断として掲載されていません。有病率の推定値は測定手段によって大きく異なります。強迫的購買尺度（CBS）、Edwards強迫的購買尺度、購買行動に関する質問票は、それぞれ異なるカットオフ率を生み出します。Maraz et al.のメタ分析は2016年のデータからの推定値をプールしたもので、モバイルコマース、アルゴリズムによる推薦エンジン、ワンクリック購入が本格的に拡大する前のものです。これらはいずれも、メタ分析の実施以降に有病率を高めた可能性が高い要因です。女性の優位は臨床標本全体で一貫していますが、援助希求行動の差や、買い物の問題を開示することの社会的受容性の差を部分的に反映している可能性があります。4.9%という数値は代表的な成人集団に由来します。大学生標本や買い物特化型標本ははるかに高い率（それぞれ8.3%と16.2%）を示しており、文脈とサンプリングフレームが推定値に大きく影響することを示しています。累積生涯発生率の長期縦断研究は存在しません。 4.9%という見出しに反映されていない2024-25年の動向として、後払い決済（BNPL）の主流化があります。2024年までに米国成人の約43%がBNPLサービスを利用しており（LendingTree/QuestionPro、n=2,049、2024年3月実施）、利用は若年層に大きく偏っています。Z世代の58%に対し、ベビーブーマー世代は24%です。このサブグループのリスクは、強迫的購買障害有病率の測定された上昇ではなく、過剰債務と延滞のリスクです。Z世代のBNPL利用者（18-27歳）の45%とミレニアル世代（28-43歳）の44%が過去一年に支払いを延滞しており、X世代（44-59歳）の20%、ブーマー世代（60-78歳）のわずか7%と対照的です。利用者の54%は、その時点で支払えないと分かっていながらBNPLで購入したと回答し、Z世代は最も高い後悔（62%。X世代の26%、ブーマー世代の21%に対して）を報告しました。CFPBは、BNPL借り手が非BNPL借り手に比べて、平均して、高額の債務を抱え、クレジットカードのリボ払いを続け、従来の信用商品で延滞を起こし、ペイデイローン・質屋・当座貸越といった高金利金融サービスを利用する可能性がはるかに高いことを見出しました。重要な点として、若年BNPL利用者について検証済みの強迫的購買障害率を定量化した研究はこれまで存在しません。BNPL文献は横断的な便宜標本において強迫的支出を代理指標として用いているにすぎず（Cham et al.系統的レビュー、2025年）、したがってこれは4.9%という数値に対する有病率の乗数ではなく、定量化されていないサブグループ上の懸念として位置づけられています。

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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:

Addictionに掲載された16か国の40研究（合計n=32,000+）のMaraz, Griffiths, Demetrovicsによる2016年の系統的レビューとメタ分析によると（95% CI: 3.4%–6.9%）、代表的人口標本の成人の約**4.9%**が検証済みスクリーニング機器で強迫的購買行動の基準を満たす。これにより、この障害は強迫性障害とほぼ同じ有病率帯に位置づけられる——プライマリケアの症例負担に定期的に現れるほど一般的で、名前で認識できないほどにはまれである。この障害は購買への没頭、購買を制限する繰り返し失敗、有意な財務的または関係的結果によって特徴付けられ、その持続性、苦痛、機能障害によって普通の衝動購買と区別される。

DSM-5もICD-11も現在、強迫的購買障害を独立した診断として分類していない。その不在は影響力があり、診断コードなしでは治療のための保険償還が難しく、人口監視が断片的で、臨床医が日常的にスクリーニングしない可能性がある。この障害は、衝動制御障害、強迫スペクトラム状態、または行動依存症として交互に提案される定義上の曖昧な空間に存在し、分類は適用される治療モデルに重要だ。2016年のメタ分析はモバイルコマース時代以前のもの。2016年のスマートフォンユーザーと2026年のスマートフォンユーザーでは購買摩擦が1桁ほど異なる体験をしており、証拠基盤はそのシフトが強迫的購買有病率に何を意味するかにまだ追いついていない。

4.9%の推定値は代表的な成人標本に適用される。大学人口（8.3%）や購買特定標本（16.2%）の比率は大幅に高く、サンプリングフレームが推定値を劇的に形成することを示している。女性優位性は臨床研究全体で一貫しており——女性が臨床症例の約80%を占める——が、これは真の発症率差ではなく援助を求める差や開示の社会的受容性を部分的に反映している可能性がある。併存するうつ、不安、OCDは一般的。方向関係（購買行動が気分不調節を引き起こすのか、その逆か）は論争が続いている。生涯累積発症率の長期縦断研究は存在せず、ここでの有病率数値は特定の横断的測定時点で基準を満たす割合を表し、真の生涯確率ではない。

関連する豆知識

検証済みの尺度で、約20人に1人の成人が強迫的買い物障害の基準を満たす。40件の研究をまとめた有病率は約4.9%。スクリーニング・データが示す衝動制御の障害ではなく、性格の奇癖として扱われがちだ。

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。

2/5 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] Addiction / PubMed — The prevalence of compulsive buying: a meta-analysis
    The prevalence of compulsive buying: a meta-analysis
    統計値
    Pooled prevalence of compulsive buying in adult representative populations: 4.9% (95% CI: 3.4%–6.9%); 40 studies, 16 countries, n>32,000
    抜粋
    “"The pooled prevalence for compulsive buying behaviour in adult representative samples was 4.9% (95% CI 3.4–6.9%), compared with 12.3% in adult non-representative samples, 8.3% in university student populations, and 16.2% in shopping-specific samples." ”
    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
    Primary prevalence source. The 4.9% figure (95% CI 3.4%–6.9%) from representative adult population samples is used directly as the native rate (numerator=4.9, denominator=100). For normalization, lifetime_us_adult=0.049 treats this global pooled cross-sectional rate as a US-adult approximation, with the meta-analytic 95% CI providing the uncertainty bounds directly (low=0.034, high=0.069). The Maraz et al. meta-analysis pooled studies using the Compulsive Buying Scale (CBS), the Compulsive Buying Screening Tool (CBST), the Questionnaire About Buying Behavior (QABB), and other validated instruments.
  2. [2] Addiction / Wiley Online Library — The prevalence of compulsive buying: a meta-analysis — Addiction (Wiley)
    The prevalence of compulsive buying: a meta-analysis — Addiction (Wiley)
    統計値
    Meta-analysis of 40 studies, pooled prevalence 4.9% in representative adult samples (95% CI 3.4%–6.9%)
    抜粋
    “"The meta-analysis found that the pooled prevalence for compulsive buying behaviour in adult representative population samples was 4.9% (95% CI: 3.4–6.9), with significant between-study heterogeneity." ”
    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
    Secondary citation to the Wiley journal version of the same Maraz et al. (2016) meta-analysis. Confirms the 4.9% (95% CI 3.4%–6.9%) finding in representative adult samples. No additional arithmetic beyond the primary source.
  3. [3] Journal of Behavioral Addictions / PMC — Treatments for compulsive buying: A systematic review of the quality, effectiveness and progression of the outcome evidence 検証済み
    Treatments for compulsive buying: A systematic review of the quality, effectiveness and progression of the outcome evidence
    統計値
    A meta-analysis of 49 prevalence estimates from 16 countries produced a pooled prevalence estimate of 4.9% for CBD; categorization remains debated, reinforced by its omission from the DSM-5
    抜粋
    “"A recent meta-analysis of 49 prevalence estimates from 16 countries produced a pooled prevalence estimate of 4.9% for CBD. [...] Categorization of CBD still remains a debate, reinforced by its omission in the most recent edition of the Diagnostic and Statistical Manual (DSM-5)." ”
    出典データ
    2017-01-01
    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. It reports a pooled prevalence estimate of 4.9% for CBD (from a meta-analysis of 49 estimates across 16 countries) and notes that CBD's categorization remains debated, reinforced by its omission from the DSM-5. Consistent with the Maraz et al. meta-analytic estimate of 4.9%. Used to corroborate the prevalence figure and the DSM-5-omission context in the caveats; not incorporated into any multiplier.
  4. [4] LendingTree — 1 in 3 Buy Now, Pay Later (BNPL) Users Paid Late in Past Year
    1 in 3 Buy Now, Pay Later (BNPL) Users Paid Late in Past Year
    統計値
    43% of US adults have used BNPL; late-payment-in-past-year by age: Gen Z (18-27) 45%, millennials (28-43) 44%, Gen X (44-59) 20%, boomers (60-78) 7%; 54% financed a purchase they couldn't afford; Gen Z regret 62% vs boomers 21%
    抜粋
    “"Younger Americans are at least twice as likely to say they've done so, led by 45% of Gen Z BNPL users ages 18 to 27 and 44% of millennials ages 28 to 43, compared with 20% of Gen Xers ages 44 to 59 and 7% of baby boomers ages 60 to 78. [...] 54% of BNPL users have financed a purchase with BNPL knowing they couldn't afford it at the time. [...] 43% of Americans have used a BNPL service." ”
    出典データ
    2024-03-18
    アクセス日
    2026-06-14 · アーカイブ版
    計算過程
    Supports the BNPL young-adult subgroup caveat only — not used in the headline rate or any multiplier. Online survey commissioned from QuestionPro, n=2,049 US consumers ages 18-78, fielded March 15-18, 2024 (nonprobability sample with population quotas). The age-banded late-payment, regret, and "knew I couldn't afford it" figures document over-indebtedness and delinquency risk concentrated in young BNPL users. These measure financial distress, not a compulsive-buying-disorder diagnosis rate, so they inform the caveat rather than a personal factor multiplier on the 4.9% prevalence.
  5. [5] Consumer Financial Protection Bureau — Consumer Use of Buy Now, Pay Later: Insights from the CFPB Making Ends Meet Survey 検証済み
    Consumer Use of Buy Now, Pay Later: Insights from the CFPB Making Ends Meet Survey

    See all 2 Likelier entries citing this source →

    統計値
    BNPL borrowers more likely than non-borrowers to be highly indebted, revolve on credit cards, have delinquencies in traditional credit, and use payday/pawn/overdraft services
    抜粋
    “"BNPL borrowers were, on average, much more likely to be highly indebted, revolve on their credit cards, have delinquencies in traditional credit products, and use high-interest financial services such as payday, pawn, and overdraft compared to non-BNPL borrowers." ”
    出典データ
    2023-03-02
    アクセス日
    2026-06-14 · 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
    Authoritative government source for the BNPL over-indebtedness caveat. CFPB analysis of the Making Ends Meet survey. The report explicitly cautions that many of these differences may pre-date BNPL use, so it documents an association with financial distress, not a causal compulsive-buying-disorder rate. Used to support the caveat only; not incorporated into the headline prevalence or any multiplier.

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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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