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感じる恐怖 vs. 実際の確率

偽造品や規格外の医薬品で被害を受けたり死亡したりする確率はどれくらいですか？

生涯確率 · 特定集団

~361分の1

生涯確率 0.3%

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 3.75/5

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
3/5
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
3/5
D8 注意事項の完全性
4/5
平均 3.75/5
直接的な証拠
Source Government statistic · World Health Organization
生涯、特定集団 各バンド = 10× より希少 → 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

≈ 同じくらいの確率

A flat vector illustration of a medicine capsule with a subtle question mark shadow, rendered in muted tones against a pale background.

認知リスク

厳格な医薬品規制を持つ高所得国では、偽物や規格外の医薬品を受け取るという考えは、日常的な危険というよりスリラー小説の筋書きのように感じられます。薬局は認可制で、サプライチェーンは監査され、規制当局は欠陥のあるロットを数日以内に回収します。医薬品にラベル記載の薬効成分がそもそも含まれていないという心的モデルは、日常の経験と結び付きません。低・中所得国では状況はまったく異なります。WHOはこれらの環境における医療製品の10分の1が規格外または偽造品であると推定しており、その帰結は単なる無効性ではなく死であり、特に肺炎に対して偽の抗生物質で治療された子どもや、マラリアに対して偽造の抗マラリア薬で治療された子どもに集中しています。

出典: 編集部の直感（調査に基づかない）

実際のリスク

規格外または偽造の医薬品により世界で年間約188,000人が死亡

世界の成人と子ども

計算を表示

ネイティブの率について。WHO委託のモデルは、規格外/偽造の抗生物質に起因する肺炎による子どもの死亡を年間72,000-169,000人（エディンバラ大学モデル）、サハラ以南アフリカにおける規格外/偽造の抗マラリア薬に起因するマラリアによる追加の死亡を116,000人（64,000-158,000）（ロンドン大学衛生熱帯医学大学院モデル）と推定しています。モデル範囲の重なりを反映し、保守的な合算推定値として約188,000人/年を使用します。負担はほぼ全面的に低・中所得国（LMIC）にかかっており、そこには約4,000,000,000人が暮らし、WHOは医療製品の10分の1が規格外または偽造品であると推定しています。リスク集団で割ると、188,000 / 4,000,000,000 = 4.7e-5 の年間率となります。59年のホライズンを用いた生涯換算では 1 - (1 - 4.7e-5)^59 = 0.00277 です。不確実性の下限は、死亡100,000人（モデルの不確実性と、エディンバラおよびLSHTMモデル間の二重計上の可能性を考慮した保守的な下限）を4,000,000,000で割り59年で複合して 1 - (1 - 2.5e-5)^59 = 0.0015 とします。上限は370,000人（169,000 + 158,000に、肺炎・マラリア以外のカテゴリ分として約15%を加算）を4,000,000,000で割り59年で複合して 1 - (1 - 9.25e-5)^59 = 0.0055 とします。これらのモデルは肺炎とマラリアのみを対象とし、心血管薬、HIV/AIDS薬、結核薬を含まないため、真の死亡数はおそらくこれより多くなります。強固な医薬品品質規制を持つ高所得国の成人の場合、個人のリスクは桁違いに低くなります。

注意事項: 188,000人という死亡推定値は、肺炎とマラリアのみを対象とする二つの疾患別モデルから導かれています。心血管薬、HIV/AIDSの抗レトロウイルス薬、結核治療…

188,000人という死亡推定値は、肺炎とマラリアのみを対象とする二つの疾患別モデルから導かれています。心血管薬、HIV/AIDSの抗レトロウイルス薬、結核治療薬、その他の治療カテゴリを含めれば、規格外・偽造医薬品による世界全体の真の死亡数はほぼ確実にこれより多くなります。負担は、医薬品規制体制の弱い低・中所得国にほぼ全面的にかかっています。米国、EU、日本、その他医薬品品質の執行が強固な高所得国で、規制された薬局を通じて医薬品を購入する成人にとって、規格外または偽造医薬品に遭遇する個人の確率は世界平均より桁違いに低くなります。規制監督の外で運営されるオンライン薬局は、豊かな国においても別個の、拡大しつつあるリスク経路です。LMICの見出しの数値には含まれていない別の違法経路として、フェンタニルが混入した偽の処方薬（偽造「Percocet」「Xanax」「Adderall」）が、しばしばSnapchatなどのソーシャルメディアプラットフォームを通じて米国の十代や若年成人に販売されている問題があります。KFFはDEAの検査データを引用し、2023年には偽造オピオイド錠の十錠のうち七錠に致死量となり得るフェンタニルが含まれており、2023年の青少年の薬物死亡の76%にフェンタニルが関与し、その多くは使用者が本物の処方薬だと信じていた錠剤によるものだったと報告しています。この現象はメカニズムの面でも対象集団の面でも、見出しの数値を支えるLMICの規格外医薬品の負担とは別個のものであり、その被害は現在減少しています。CDCのNCHSデータブリーフNo. 549（2026年1月）は、15–24歳の過剰摂取死亡率が2023年から2024年にかけて37.0%低下し（100,000人あたり13.5人から8.5人へ）、全年齢層で最大の低下だったと報告しています。

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比較対象:

世界保健機関は、低・中所得国で流通する医薬品の10個に1個が規格外または偽造品であると推定しています。WHOが委託した2つの疾病別モデリングにより死亡コストの一部が定量化されています：エディンバラ大学は、受け取った抗生物質が規格外または偽物だったために毎年72,000〜169,000人の子供が肺炎で死亡していると推定し、ロンドン衛生熱帯医学大学院はサハラ以南のアフリカで規格外または偽造の抗マラリア薬に起因する追加の116,000人のマラリア死亡を推定しています。これら2つのカテゴリーだけで年間約188,000人の死亡を占めますが、心血管薬、HIV/AIDS抗レトロウイルス薬、結核治療薬、その他すべての治療カテゴリーが除外されているため、実際の死亡者数はほぼ確実にこれより多くなります。

認知のギャップは地理によって両方向に作用します。厳格な医薬品規制を持つ国では、偽造医薬品に遭遇するリスクはごくわずかと認識されており、規制された薬局においては概ねその通りです。しかし低・中所得国では問題は構造的です：規制能力の弱さ、断片化されたサプライチェーン、不十分な品質管理インフラにより、子供の抗生物質代を支払う母親には、製品にラベルの表示通りの成分が含まれているかを確認する信頼できる方法がありません。WHOは、抗マラリア薬と抗生物質が規格外または偽造品として最も頻繁に報告される製品カテゴリーであると指摘しています——感染症の負担が最も大きい環境で最も重要な薬です。

この数字が当てはまらない場合：堅固な医薬品品質規制を持つ国（米国、EU、日本、カナダ、オーストラリアなど）の認可薬局で医薬品を購入する人は、生涯450人に1人というグローバルな数字を生み出すリスク分布の遥か外側にいます。富裕国における主な残余リスクは、規制チャネル外で購入された製品が品質管理を完全に迂回する可能性があるオンライン薬局市場の拡大です。188,000という推定値は保守的で疾病限定的です。WHO自身が規格外医薬品による死亡の全体像を説明する際に「数十万」という表現を使用しています。

関連する豆知識

質の低い、または偽造された医薬品は、世界で年間約18万8千人の死に関連している。低中所得国の成人にとって生涯リスクは約1 in 361で、その負担は見出しを占める高所得市場から遠く離れたところに集中している。

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。

3/5 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] World Health Organization — Substandard and falsified medical products — Fact sheet 検証済み
    Substandard and falsified medical products — Fact sheet
    統計値
    At least 1 in 10 medicines in low- and middle-income countries are substandard or falsified; countries spend an estimated US$ 30.5 billion per year on such products
    抜粋
    “"At least 1 in 10 medicines in low- and middle-income countries are substandard or falsified. Countries spend an estimated US$ 30.5 billion per year on substandard and falsified medical products." ”
    出典データ
    2018-01-31
    アクセス日
    2026-04-26 · 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
    The WHO fact sheet has been restructured since the original access date. The detailed mortality models (University of Edinburgh pneumonia estimate of 72,000-169,000 deaths and LSHTM malaria estimate of 116,000 deaths) that previously anchored the native numerator are no longer present on this page. The 1-in-10 prevalence figure remains and establishes the scale of the problem in LMICs. The mortality estimates that underpin the 188,000 deaths/year figure were derived from earlier versions of this fact sheet and from the original research publications (Lancet Infectious Diseases, 2018). 188,000 / 5B = 0.0000376 annual rate, compounded over 59 years yields 0.00222.
    独立性
    Both sources are WHO publications drawing on the same underlying data and commissioned modelling studies. They are not independent data sources.
  2. [2] World Health Organization — Substandard and falsified medical products — Health topics
    Substandard and falsified medical products — Health topics
    統計値
    More than 1 in 10 medicines in LMICs estimated substandard or falsified; up to 2 billion people lack access to necessary medicines
    抜粋
    “"Up to two billion people around the world lack access to necessary medicines, vaccines, medical devices including in vitro diagnostics, and other health products, which creates a vacuum that is too often filled by substandard and falsified products. More than one in ten medicines in low- and middle-income countries are estimated to be substandard or falsified. No country remains untouched from this issue." ”
    出典データ
    2020-06-01
    アクセス日
    2026-04-26 · アーカイブ版
    計算過程
    This WHO health-topics page confirms the 1-in-10 prevalence framing and establishes the access-gap context (2 billion people lacking necessary medicines). The previously cited sub-URL with "hundreds of thousands" mortality framing is no longer accessible; the current page focuses on prevalence, impact, and WHO response. The mortality estimates underpinning the 188,000 figure are supported by the original Lancet Infectious Diseases publications rather than this summary page.
    独立性
    Same WHO data as source 1; different summary page, not an independent data source.
  3. [3] The American Journal of Tropical Medicine and Hygiene — Renschler JP, Walters KM, Newton PN, Laxminarayan R — Estimated Under-Five Deaths Associated with Poor-Quality Antimalarials in Sub-Saharan Africa 検証済み
    Estimated Under-Five Deaths Associated with Poor-Quality Antimalarials in Sub-Saharan Africa
    統計値
    Approximately 122,350 (IQR: 91,577–154,736) under-five deaths in 39 sub-Saharan African countries in 2013 were associated with consumption of poor-quality antimalarials, representing ~3.75% of all under-five deaths in those countries
    抜粋
    “"An estimated 122,350 (interquartile range [IQR]: 91,577–154,736) under-five malaria deaths were associated with consumption of poor-quality antimalarials across 39 sub-Saharan African countries in 2013. This represented 3.75% of all under-five deaths in our sample of countries." ”
    出典データ
    2015-06-01
    アクセス日
    2026-05-03 · 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
    Renschler et al. (2015) is the peer-reviewed modeling paper that independently quantifies child deaths from poor-quality antimalarials, using WHO child mortality data and antimalarial failure rate estimates for 39 sub-Saharan African countries. The 122,350 central estimate (IQR 91,577–154,736) is consistent with the LSHTM model figure of 116,000 (64,000–158,000) cited in WHO documentation; slight differences reflect model assumptions and reference year (2013 here vs. the WHO model's reference year). The overlapping uncertainty intervals confirm the same order-of-magnitude burden. This study covers malaria deaths only; combined with the Edinburgh University pneumonia model (72,000–169,000 deaths), the composite ~188,000 estimate is conservative. Used here as the independent peer-reviewed anchor confirming the malaria component of the native rate.
    独立性
    Independent of the WHO sources above: this is an academic modelling study published in a peer-reviewed journal (Am J Trop Med Hyg), authored by researchers at Princeton and Oxford (Paul N Newton of MORU/Oxford; Ramanan Laxminarayan of Princeton), using WHO child mortality inputs but applying an independent methodological framework to estimate attributable deaths.
  4. [4] KFF — Nirmita Panchal and Sasha Zitter — Teens, Drugs, and Overdose: Contrasting Pre-Pandemic and Current Trends 検証済み
    Teens, Drugs, and Overdose: Contrasting Pre-Pandemic and Current Trends
    統計値
    In 2023, seven of every ten counterfeit opioid pills were found by the DEA to contain a potentially deadly dose of fentanyl; adolescents may acquire such drugs via social-media platforms
    抜粋
    “"In 2023, seven out of every ten counterfeit opioid pills were found by the Drug Enforcement Administration to contain a potentially deadly dose of the drug. ... Adolescents may acquire drugs through social media platforms, which are frequently scrutinized for lacking regulation around illegal drug sales." ”
    出典データ
    2024-10-15
    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
    Used only to support the high-income-country illicit-channel caveat, not the headline LMIC substandard-medicine figure. KFF carries the DEA "7 of 10" laboratory-testing statistic (an increase from 4 of 10 in 2021 and 6 of 10 in 2022), the "76% of adolescent drug fatalities in 2023 involved fentanyl" share, and the social-media acquisition framing. The 2024 decline among ages 15–24 (37.0% drop, 2023→2024) is from CDC NCHS Data Brief No. 549 (cited separately below). These are conditional/contamination and demographic figures, not a lifetime probability or a multiplier on the LMIC baseline, so they inform the caveat only.
    独立性
    Independent of the WHO and Renschler sources: KFF is a US health-policy analysis organization summarizing DEA laboratory data and CDC mortality statistics for a distinct (US illicit-fentanyl) phenomenon, not the LMIC substandard-medicine supply chain.
  5. [5] National Center for Health Statistics (CDC) — Garnett MF, Miniño AM — Drug Overdose Deaths in the United States, 2023–2024
    Drug Overdose Deaths in the United States, 2023–2024
    統計値
    Between 2023 and 2024 the age-adjusted drug overdose death rate fell 26.2%; the rate among ages 15–24 fell 37.0% (from 13.5 to 8.5 per 100,000), the largest decrease of any age group; deaths involving synthetic opioids (incl. fentanyl) fell 35.6%
    抜粋
    “"The age-adjusted drug overdose death rate decreased by 26.2% between 2023 and 2024. ... rates declining 37.0% among ages 15–24 (from 13.5 to 8.5 deaths per 100,000 population). ... Drug overdose deaths involving synthetic opioids other than methadone decreased the most (35.6%) from 2023 (22.2 deaths per 100,000 standard population) to 2024 (14.3)." ”
    出典データ
    2026-01-01
    アクセス日
    2026-06-14 · アーカイブ版
    計算過程
    NCHS Data Brief No. 549 (January 2026) supplies the 2024 decline figures cited in the US-teen illicit-fentanyl caveat. These are CDC provisional mortality rates, not a lifetime probability or a multiplier on the LMIC baseline, so they inform the caveat only and do not alter the headline normalized figure.
    独立性
    Independent of the WHO and Renschler sources: this is the US national vital-statistics agency reporting US overdose mortality, a distinct phenomenon from the LMIC substandard-medicine supply chain. Complements the KFF source, which summarizes the same CDC/DEA data for a lay audience.

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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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