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感じる恐怖 vs. 実際の確率

元フットボール選手としてCTEを発症する確率はどのくらいですか？

生涯確率 · 特定集団

~5分の1

生涯確率 20%

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 2026-04-11
証拠の質 4.63/5

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
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 4.63/5
直接的な証拠
Source Peer-reviewed study · JAMA (Mez, Daneshvar, Kiernan, Abdolmohammadi, Alvarez, Huber, Alosco et al. 2017)
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 2.3 1 in 5.0

● あなたの要因 — このリスクをクリック ▾ して表示

  1. あなたの要因

≈ 同じくらいの確率

A single scuffed leather football laces detail resting on a pale neutral surface, flat vector illustration in muted colors.

認知リスク

2015年頃まで、慢性外傷性脳症はスポーツ医学の中のニッチな用語であり、NFLの脳震盪訴訟の中の法廷用語でした。2017年のMez et al.のJAMA論文 — 提供された111のNFL脳のうち110にCTE神経病理 — がこれを主流に押し上げ、その見出しの数字は、元選手、若年アスリートの親、そして一般の人々がこのリスクについて語る仕方を作り変えるほど鮮烈でした。元キャリアフットボール選手の間の現在の直感は、CTEがまれで不運な裾の事象だというものではもはやなく、「私たちのうち意味のある割合に起こる何かであり、その割合はまだ分からない」というものに近いです。99%という数字は母集団の率ではなく、真の率は生きている脳ではいまだ測定不能であるにもかかわらず、その直感はおおむね正しい形をしています。

概算: 元キャリア選手は現在、CTEをまれな裾の事象ではなく、意味のある個人的リスクとして扱っている

出典: 編集部の直感（調査に基づかない）

実際のリスク

元NFLキャリア選手の約5分の1（広い不確実性）

元NFLキャリア選手（桁のオーダーの推定）

計算を表示

元NFLキャリア選手の5分の1という見出しは桁のオーダーの推定であり、測定された率ではありません。2026年時点でCTEの検証された生体内バイオマーカーは存在せず、神経病理学的診断には死後のタウ免疫組織化学が必要で、ほとんどの元選手の脳が検査されることはないため、直接測定することはできません。二つのデータポイントが反対方向からこの推定を支えています。上限はMez et al.（JAMA 2017年）に由来し、元フットボール選手の提供脳202のうち177（87%）にCTE神経病理を報告しました。これには元NFL選手111のうち110（99%）、元大学選手53のうち48（91%）が含まれます。これはほぼ確実に母集団率の大幅な過大評価です。Boston Universityの脳バンクは症状のある元選手の家族から優先的に寄贈を受けており、Mezらは99%という数字を有病率として解釈しないよう明示的に警告しています。下限を特定するのは困難です。選択されていない元選手の大規模コホートが剖検まで追跡されたことがないためです。Mezデータセットに対するNguyen et al.（American Journal of Epidemiology 2022年）の正式な選択バイアス分析は、調整後、大学レベルおよびプロのフットボール選手が高校のみの選手のおよそ2.4-2.5倍のCTEリスクに直面すると推定しています — 選択バイアスをモデル化すると弱まるのではなく強まる用量反応関係です。妥当な高校のみの母集団率から逆算してその乗数を適用すると、キャリアNFL選手の生涯CTE確率は数十パーセントの低い側のどこかに、広い幅を伴って位置します。最善の推測としての点推定は0.2（5分の1）で、不確実性区間は0.1から0.5です。これは、最も低い妥当な母集団率と、選択バイアス調整後の最も高い妥当な率との間の真のギャップを反映しています。スコープがsubgroup_lifetimeなのは、この数字が米国成人でも、あらゆるレベルの元フットボール選手でもなく、元NFLキャリア選手を具体的に記述するものだからです。

注意事項: このページの中心的な方法論上の事実は、2026年時点でCTEを生きている脳で確実に診断できないことです。診断のゴールドスタンダードは特定の脳領域に対する死後のタ…

このページの中心的な方法論上の事実は、2026年時点でCTEを生きている脳で確実に診断できないことです。診断のゴールドスタンダードは特定の脳領域に対する死後のタウ免疫組織化学であり、タウPETイメージングは研究コホートで進歩していますが、検証された臨床検査には至っていません。したがって、公表されているすべてのCTE有病率の数字は脳バンクに由来し、脳バンクは構造上、自己選択されたサンプルです。Boston UniversityのVA-BU-CLF脳バンク — Mez et al. 2017年JAMA論文とその後のCTE神経病理研究の大半の源 — は、認知、気分、行動の症状を持つ元選手の家族から優先的に寄贈を受けています。寄贈する動機を持つのはそうした家族だからです。NFL脳の99%という数字は母集団率ではなく、論文の著者たち自身がそう明言しています。第二の注意点は、CTE神経病理（特定のタウタンパク質沈着パターン）とCTE臨床症候群（その病理に帰せられる認知・行動・気分の症状）の区別です。両者は重なりますが同じではありません。神経病理学的に診断されたCTEは死前の明白な症状なしに重度であり得ますし、CTEの症状基準を満たす認知機能低下は剖検で神経病理を伴わずに起こり得ます。このエントリーは神経病理学的CTEを対象としています。引用した研究が実際に測定しているのはそれだからです。第三に、総接触プレー年数との用量反応は、Mez 2017年、Nguyen 2022年および関連研究にわたって比較的よく確立されており、CTE文献で最も重要な定量的知見です。確立されていないのは低曝露域でのその曲線の形であり、regional_breakdownの高校のみの行が非常に不確実なのはそのためです。若年フラッグフットボールの一シーズンはほぼ確実に低リスクであり、NFLラインマンとしてのキャリアはほぼ確実にリスクが上昇しています。その範囲の中間 — 高校タックルの一、二年、大学の一シーズン — はどちらの方向にもよく測定されていません。最後に、このエントリーは生体内バイオマーカーの成熟に伴い更新されます。検証されたタウPETまたは血液ベースのCTEバイオマーカーが臨床導入に達すれば、このページの分母は推定ではなく測定可能になり、5分の1という見出しはどちらの方向にも大きく動く可能性があります。

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比較対象:

このページの見出しは元NFLキャリア選手でおよそ5人に1人であり、約10人に1人から約2人に1人までの真の不確実性を伴います。これはオーダー・オブ・マグニチュードの推定であり、測定された率ではありません。理由は単純です。2026年時点でCTEの検証された生体内バイオマーカーは存在せず、神経病理学的診断には提供された脳に対する死後のタウ免疫組織化学が必要です。文献全体で最も引用されるデータポイント、Mez et al. JAMA 2017が**提供された111のNFL脳のうち110（99%）**にCTE神経病理を発見し、すべてのレベルの元フットボール選手の提供された202の脳のうち177に発見した、というものは、Boston University VA-BU-CLF脳バンクからのものであり、症状のある選手の家族から優先的に寄贈を受けています。99%の数字は母集団率の上限であり、推定値ではありません。5人に1人の見出しは、Nguyen et al.（American Journal of Epidemiology 2022年）の選択バイアス調整済み用量反応乗数と、妥当な高校のみのベースレートから逆算して得られるものです。有意に間違っている可能性があります。

文献が確信しているのは、総接触プレー年数との用量反応です。NFLキャリア選手はNguyen et al.の選択バイアス調整済み分析において高校のみの選手のおよそ2.5倍のCTEリスクを持ち、大学キャリア選手は高校の率のおよそ2.4倍です。曲線は単調であり、効果量は選択バイアスを適切にモデル化すると小さくではなく大きくなります。これはMezの知見が純粋にドナー選択のアーティファクトであるという解釈に不利に作用します。ポジションはキャリアの長さとは独立して重要です。オフェンスラインマンとディフェンスラインマンはスポーツにおいて最も高い1プレーあたりの頭部衝撃回数を受けており、公式に脳震盪と診断されたことがなくてもリスクが上昇しています。Stamm et al.（Neurology 2015年）はさらに、12歳未満でタックルフットボールを始めた元NFL選手が、より遅く始めた選手よりも認知テストで劣る成績を示したことを発見しており、総プレー年数とは独立しています。これは累積曝露効果の上に発達的窓効果があることを示唆しています。

この数字が当てはまらない場合：5人に1人の数字は具体的に元NFLキャリア選手のためのものです。元大学キャリア選手はより低く、オーダー・オブ・マグニチュードの推測として約20人に1人です。元高校のみの選手はさらに低いです。コンタクトスポーツを一度もプレーしなかった成人は、フットボールの数字のいずれよりも小さな非ゼロのベースラインに近いです。そしてこれらの推定のすべてが、この分野が生体内診断を開発するにつれて移動するでしょう。タウPETイメージングは研究コホートで進歩しており、検証された臨床バイオマーカーはこのページ全体を、脳バンクの便宜的サンプルに基づくオーダー・オブ・マグニチュードの推定から、実際に測定可能なものに変換するでしょう。このエントリーが過小評価ではなく校正済みとフラグ付けされているのは、Mez 2017の発見がすでに一般の認知を大幅に動かしたためです。元選手は現在リスクを真剣に受け止めており、恐怖の文化的フレーミングは正確な数字がまだそうでなくても、おおむね正しい範囲にあります。

関連する豆知識

キャリアを全うした元NFL選手のCTEはおよそ5分の1で、測定値ではなく桁の概算だ。提供された脳から得られた有名なほぼ全員という数字は脳バンク特有の偏りであり、母集団の発生率ではない。

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。

2/6 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] JAMA (Mez, Daneshvar, Kiernan, Abdolmohammadi, Alvarez, Huber, Alosco et al. 2017) — Clinicopathological Evaluation of Chronic Traumatic Encephalopathy in Players of American Football 検証済み
    Clinicopathological Evaluation of Chronic Traumatic Encephalopathy in Players of American Football
    統計値
    CTE was neuropathologically diagnosed in 177 of 202 (87%) deceased former football players donated to the VA-BU-CLF brain bank, including 110 of 111 former National Football League (NFL) players (99%), 48 of 53 college players (91%), and 3 of 14 high school players (21%)
    抜粋
    “"CTE was neuropathologically diagnosed in 177 players (87%... 110 of 111 National Football League (99%) players." ”
    出典データ
    2017-07-25
    アクセス日
    2026-04-11 · 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
    Mez et al. 2017 is the single most-cited data point on CTE in football players and is the source of the 99%-of-NFL-brains figure. It is NOT the source of the headline 1-in-5 normalized estimate, because the Mez sample is a brain bank convenience sample, not a population cohort. The paper’s authors explicitly warn that selection bias makes the 99% figure an upper bound on the true population rate among former NFL players. The regional_breakdown rows for subgroup level (NFL career, D1 college career, high school only) are order-of-magnitude estimates informed by, but not derived directly from, the Mez numerators — they also incorporate the dose-response multipliers from Nguyen et al. 2022 below.
    独立性
    All post-2013 CTE neuropathology in the United States flows through a small number of brain banks, with the VA-BU-CLF bank (Boston University CTE Center) the dominant source for former football players. Mez et al. and the follow-up selection-bias analysis (Nguyen et al. 2022) share that underlying cohort, so treat the two citations as one dataset with two different analytic frames rather than as independent measurements.
  2. [2] American Journal of Epidemiology (Nguyen, Alosco, Mez, Tripodis et al. 2022) — Relationship Between Level of American Football Playing and Diagnosis of Chronic Traumatic Encephalopathy in a Selection Bias Analysis
    Relationship Between Level of American Football Playing and Diagnosis of Chronic Traumatic Encephalopathy in a Selection Bias Analysis
    統計値
    After adjustment for selection bias in the VA-BU-CLF brain bank cohort, college-level and professional football players had 2.38 (95% simulation interval: 1.16, 5.94) and 2.47 (95% simulation interval: 1.46, 4.79) times the risk of a CTE diagnosis, respectively, compared to high-school-level players
    抜粋
    “"After adjustment for selection bias, college-level and professional football players had 2.38 (95% simulation interval (SI): 1.16, 5.94) and 2.47 (95% SI: 1.46, 4.79) times the risk of being diagnosed with CTE as high-school-level players, respectively; these estimates are larger than estimates with no selection bias adjustment." ”
    出典データ
    2022-04-19
    アクセス日
    2026-04-11 · アーカイブ版
    計算過程
    Nguyen et al. 2022 is the methodologically important follow-up to Mez 2017: it takes the same brain bank cohort and applies quantitative bias analysis to the selection process. The key finding for this entry is that the dose-response relationship between total football exposure and CTE diagnosis is stronger after adjusting for selection bias, not weaker — i.e. the data do not support the hypothesis that the Mez findings are entirely a selection artefact. A career college player has ~2.4× the CTE risk of a high-school-only player, and a career NFL player has ~2.5×. Those multipliers feed the regional_breakdown rows directly and are the basis for estimating that a career NFL player’s lifetime CTE probability sits in the low-tens-of-percent range even after the most aggressive reasonable adjustment for Boston University brain bank selection bias.
    独立性
    Uses the same VA-BU-CLF brain bank cohort as Mez et al. 2017. Not an independent measurement; included as the authoritative methodological correction to the raw Mez numbers and the source of the dose-response multipliers used in this entry.
  3. [3] Neurology (Stamm, Bourlas, Baugh, Fritts, Daneshvar, Martin, McClean, Tripodis, Stern 2015) — Age of First Exposure to Football and Later-Life Cognitive Impairment in Former NFL Players 検証済み
    Age of First Exposure to Football and Later-Life Cognitive Impairment in Former NFL Players
    統計値
    Former NFL players who began playing tackle football before age 12 performed significantly worse on measures of executive function, memory, and estimated verbal IQ than former NFL players who began playing at age 12 or later; the effect was independent of total years of play and age at testing
    抜粋
    “"There is an association between participation in tackle football prior to age 12 and greater later-life cognitive impairment measured using objective neuropsychological tests." ”
    出典データ
    2015-01-28
    アクセス日
    2026-04-11 · 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
    Stamm et al. 2015 is the source for the "youth football before age 12" factor in the personal_factor_multipliers block below. The paper does not directly produce a CTE incidence number; it shows that the age window during which repetitive head impacts are received matters independently of total exposure, which supports a non-linear dose-response structure rather than a simple hours-of-contact-play model. Subsequent work (notably Caccese et al. 2020 and follow-up work from the same BU group) has replicated the age-12 effect on some cognitive outcomes and failed to replicate it on others; it is well-established enough to cite as a multiplier but not strong enough to anchor a population probability.
    独立性
    Same VA-BU-CLF / DETECT research pipeline as Mez et al. 2017 and Nguyen et al. 2022. Partially dependent, used for the age-of-first-exposure multiplier rather than as an independent population measurement.
  4. [4] Boston University (Barlow 2017) — BU Researchers Find CTE in 99% of Former NFL Players Studied
    BU Researchers Find CTE in 99% of Former NFL Players Studied
    統計値
    177 of 202 deceased football players donated to the VA-BU-CLF brain bank had CTE (87%); 110 of 111 former NFL players had CTE (99%). The researchers explicitly warned the numbers should not be interpreted as a population prevalence rate
    抜粋
    “"The study has several important limitations, most notably the lack of a control group, and selection bias in the brain collection itself — families of players with symptoms of CTE are far more likely to donate brains to research than those without signs of the disease." ”
    出典データ
    2017-07-25
    アクセス日
    2026-04-11 · アーカイブ版
    計算過程
    The Boston University communications article accompanying the Mez 2017 JAMA paper is the source of the verbatim selection-bias caveat that anchors the caveats block below. It is included specifically because the methodological warning it contains — that the 99% figure reflects a self-selected donor population, not all former NFL players — is routinely dropped from secondary coverage of the Mez findings, and readers of this page need that context to understand why the normalized figure is 1 in 5 rather than the raw 99%.
    独立性
    Boston University is the institutional home of the CTE Center, the VA-BU-CLF brain bank, and the authors of Mez 2017, Nguyen 2022, and Stamm 2015. This page is a university communications piece covering its own researchers and shares the same upstream cohort as the other three citations. Included for the verbatim caveat wording rather than as an independent measurement.
  5. [5] Brain Pathology / Bieniek KF et al. (Mayo Clinic) — Association between contact sports participation and chronic traumatic encephalopathy: a retrospective cohort study
    Association between contact sports participation and chronic traumatic encephalopathy: a retrospective cohort study
    統計値
    Among 300 contact sport athletes in the Mayo Clinic Tissue Registry, American football had the highest CTE frequency (15% of cases) with OR 2.62 (P=0.005); CTE pathology was not exclusive to athletes — 15 of 450 non-athletes also showed combined CTE pathology (six CTE-positive, nine with features of CTE)
    抜粋
    “"For contact sports, American football had the highest frequency of chronic traumatic encephalopathy pathology (15% of cases) and an odds ratio of 2.62 (P-value = 0.005)." ”
    出典データ
    2020-01-01
    アクセス日
    2026-04-12 · アーカイブ版
    計算過程
    Mayo Clinic brain bank finding of 15% CTE in football players is substantially lower than the BU brain bank's 99% (Mez 2017), consistent with the selection bias caveat in the BU work (symptomatic families donate disproportionately). The 15% figure from a population-based autopsy registry is a more conservative anchor for the true prevalence.
    独立性
    Fully independent of the BU/VA-BU-CLF brain bank — different institution (Mayo Clinic), different tissue registry, different geographic catchment, population-based rather than self-referred.
  6. [6] Medical Journal of Australia / Suter CM, Affleck AJ, Lee M, Pearce AJ, Iles LE, Buckland ME — Chronic traumatic encephalopathy in Australia: the first three years of the Australian Sports Brain Bank
    Chronic traumatic encephalopathy in Australia: the first three years of the Australian Sports Brain Bank
    統計値
    12 of 21 completed donations had pathognomonic CTE lesions; mean age at death 48 years for CTE donors vs 75 for non-CTE
    抜粋
    “"The most frequent neuropathology was CTE: 12 donors had pathognomonic CTE lesions." ”
    出典データ
    2022-05-01
    アクセス日
    2026-04-12 · アーカイブ版
    計算過程
    Australian Sports Brain Bank confirms CTE is not limited to American football or the US. Found CTE in Australian Rules football, rugby league, and rugby union players, broadening the evidence base beyond the BU/VA-BU-CLF pipeline.
    独立性
    Fully independent of both BU and Mayo — different country, different sports, different brain bank, different research group.

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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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