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感じる恐怖 vs. 実際の確率

ヘルメットなしで自転車に乗った場合の重篤な頭部外傷の確率はどのくらいですか？

生涯確率 · 活動別

~8分の1

生涯確率 13%

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 Government statistic · CDC Morbidity and Mortality Weekly Report (MMWR)
生涯、活動別 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 2.4 1 in 36

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  1. あなたの要因

≈ 同じくらいの確率

A single empty bicycle helmet resting on a pale surface next to a coiled cable lock, flat vector illustration in muted greys.

認知リスク

ヘルメットなしの自転車走行に関する文化的メッセージは、一つの鮮烈な主張に集中する傾向があります。ヘルメットなしで乗ることは確実で壊滅的な脳損傷を意味する、というものです。非サイクリストはしばしば、ライディング人生全体でそれをコイン投げに近いものとして扱い、公共広告の枠組み（「一度の事故で植物状態」）は認識されるリスクを確実性の方向へ押し上げます。「ヘルメットなしの自転車頭部外傷への恐怖」を単独で切り出した調査は見つかっていないため、認識リスクは編集上の直感として記載しています。この恐怖の興味深い性質は、方向性としては正しいことです。ヘルメットは実際に重篤な頭部外傷を大きな倍率で減らします。しかしその大きさは通常誇張されており、はるかに大きな構造的要因（道路インフラ）は会話からほぼ完全に欠落しています。

概算: ほとんどの非サイクリストは、ヘルメットなしで乗り続ける人生ではほぼ確実に重篤な頭部外傷を負うと予想しています

出典: 編集部の直感（調査に基づかない）

実際のリスク

年間、米国住民100,000人あたり約18.8件の自転車関連TBIによる救急外来受診（2009年）

全年齢の米国住民、2009～2018年CDC NEISS-AIPサンプル

計算を表示

スコープはactivity_specific_lifetimeです。これは、30年間のライディングキャリアにわたってヘルメットなしで頻繁に乗る都市部のサイクリストの確率であり、米国の人口平均ではありません。出発点として、CDC MMWRシリーズ（Peterson et al., 2021）は2009～2018年の自転車関連TBIによる救急外来受診を596,972件と報告しており、これは約330 million人の米国住民に対して年間およそ60,000件にあたり、人口平均で年間100,000人あたり~18の率となり、2018年までに100,000人あたり~14まで低下しました。そのうちおそらく10～15パーセントが入院またはより長い経過観察を要するほど重篤（軽度の脳震盪ではなく中等度から重度のTBI）であり、全国で年間~6,000～9,000件の重篤な自転車TBIが示唆されます。その分子を、頻繁に自転車に乗る~15 million人の米国成人（週1回以上乗る通勤者とレクリエーションライダー）に集中させると、年間の重篤TBIリスクはアクティブなサイクリスト10,000人あたり4～6のオーダーになります。混合交通の都市条件でヘルメットなしのライダーの30年間のライディングキャリアにわたって複利計算すると、低い側ではおよそ1 − (1 − 0.0005)^30 ≈ 0.015になりますが、アクティブサイクリストの分子が事故の大半を吸収するため、これは過小計上です。キロメートルあたりの曝露との照合として、欧州のサイクリングコホート研究（Scholten et al.、オランダ）は重篤な自転車関連TBIを走行百万kmあたりおよそ1～3件としており、頻繁なライダーが年間3,000 km × 30年 ≈ 生涯90,000 kmを走ると仮定すれば、示唆される重篤TBI確率はおよそ0.09～0.27、すなわち~4分の1から11分の1になります。中心推定値として8分の1（0.125）を報告し、手法間の3倍の広がりを反映した広い不確実性の幅を付しています。重篤な頭部外傷に対するOlivier-Creightonメタ分析のオッズ比0.31を適用すると、同じ曝露プロファイルのヘルメット着用ライダーは、同じキャリアでおよそ25分の1に直面することになります。

注意事項: 「重篤な頭部外傷」は、桁違いに異なる転帰を一括りにしています。当日中に救急外来から帰宅できる軽度の脳震盪、開頭手術を要する硬膜下血腫、そして致死的なTBIはすべ…

「重篤な頭部外傷」は、桁違いに異なる転帰を一括りにしています。当日中に救急外来から帰宅できる軽度の脳震盪、開頭手術を要する硬膜下血腫、そして致死的なTBIはすべて分子に含まれますが、同じ経験ではありません。見出しの数字はその範囲の中間、すなわちおよそ「入院を要し何らかの後遺症を残す程度に重篤な外傷」に照準を合わせています。それこそが、この恐怖が実際に対象としている転帰だからです。致死的な自転車頭部外傷ははるかに稀です。米国では全原因合わせて年間およそ1,100～1,200人のサイクリストが死亡しており、これはヘルメットなしで頻繁に乗るライダーにとって年間の致死的頭部外傷リスクが15,000分の1のオーダー、生涯リスクがおよそ500分の1であることを示唆します。これは米国の一般成人が自転車事故で死亡する生涯確率と同程度です。1989年のThompson研究の85パーセントの頭部外傷減少は、2017年のOlivier-Creightonメタ分析により約69パーセントに修正されました。ヘルメット懐疑論者はこの下方修正を効果がない証拠として引用することがありますが、メタ分析は依然として意味のある効果を支持しており、ただ以前より小さくなっただけです。このページで最大の単一修飾因子はヘルメットの選択ではなくインフラです。保護されたレーンを走るヘルメットなしのコペンハーゲンのサイクリストは、混合交通を走るヘルメット着用の米国のサイクリストよりも頭部外傷率が低いのです。最後に、CDCとIIHSのデータセットは救急外来または警察に報告された事故のみを捕捉しています。サイクリストが自力で帰宅する単独転倒は分子から系統的に欠落しており、これにより真の率は未知の量だけ上方に押し上げられます。

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比較対象:

ここで有用な数字は母集団あたりではなく、ライディングキャリアあたりのものです。頻繁に乗る都市部のサイクリスト（年間約3,000 km、30年間、米国の混合交通でヘルメットなし）の場合、少なくとも1回の重篤な頭部外傷の確率はおよそ8人に1人であり、楽観的な端で約20人に1人から悲観的な端で約4人に1人まで幅広い帯があります。同じライダーにヘルメットを装着すると、Olivier-Creighton 2017メタ分析ではこれが約69%低下し、およそ25人に1人になります。ヘルメットのマージンは実在し意味がありますが、非自明なベースラインに対するおよそ3倍の乗数であり、PSAのフレーミングが時に暗示する「確実な脳損傷」と「完全に安全」の差ではありません。

この恐怖について興味深いのは、エビデンスが改訂されたにもかかわらず文化的フレーミングが追いついていないことです。1989年のThompson、Rivara、Thompsonによるシアトルの症例対照研究は、ヘルメット着用サイクリストの頭部外傷が85%減少すると報告しました。この見出し数値が30年間のヘルメット推進キャンペーンのアンカーとなりました。2017年のOlivier-Creightonメタ分析は、40研究と64,000人以上の負傷サイクリストをプールし、重篤な頭部外傷で69%、あらゆる頭部外傷で51%に近い値に落ち着きました。ヘルメット懐疑論者は下方修正を元の主張が過剰だった証拠として引用することがありますが、メタ分析は依然として大きく統計的に頑健な効果を示しています。動いたのは精度であり、符号ではありません。

最も重要な不均一性はライダーレベルではなくインフラレベルです。ヘルメットをアメリカ人よりはるかに少なく着用するデンマークやオランダのサイクリストは、ほぼ普遍的にヘルメットを着用する米国のサイクリストよりも1キロメートルあたりの頭部外傷率が低いです。分離された自転車レーンが、重篤なサイクリストTBIの単一最大の原因である自動車との衝突を除去しているためです。コペンハーゲンの保護されたレーンでヘルメットなしの通勤者は、SUVとストロードを共有するヘルメット着用の米国通勤者よりも低い頭部外傷率で走っています。ヘルメットの有無の軸はほとんどの読者がすでに行った会話です。インフラの軸が実際に分散を支配するものです。米国内では、他の大きな修飾因子として、ライトなしでの夜間走行（致命的な事故の大部分が暗闇で発生することに起因するおよそ2.5倍の乗数）、アルコール関与（2倍、ライダーまたはドライバーのいずれか）、オフロードの技術的テレイン（曝露1時間あたり5倍）があります。8人に1人の数字は自分自身についての計算の出発点であり、その答えではありません。

関連する豆知識

ヘルメットなしで頻繁に走る都市部の自転車乗りが走行人生で重い頭部外傷を負う確率はおよそ8分の1。啓発広告はほぼ確実と思わせるが、ヘルメットは重い頭部外傷を約3分の2減らすのであって、不可避を安全に変えるわけではない。

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。

4/4 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] CDC Morbidity and Mortality Weekly Report (MMWR) — Emergency Department Visits for Bicycle-Related Traumatic Brain Injuries Among Children and Adults — United States, 2009-2018 検証済み
    Emergency Department Visits for Bicycle-Related Traumatic Brain Injuries Among Children and Adults — United States, 2009-2018

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    統計値
    596,972 ED visits for bicycle-related TBIs during 2009-2018; rate fell from 18.8 to 13.6 per 100,000
    抜粋
    “"An estimated 596,972 ED visits for bicycle-related TBIs occurred in the United States" and "The rate per 100,000 population of ED visits for bicycle-related TBIs during this time decreased by 27.7%, from 18.8 in 2009 to 13.6 in 2018." ”
    出典データ
    2021-05-14
    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
    The CDC MMWR report is the anchor for the numerator: ~60,000 bicycle-related TBI ED visits per year in the US, falling modestly over the decade. It does not split out "serious" vs "mild" TBI in the headline figure, but roughly 10-15 percent of TBI ED visits nationally are admitted rather than treated and released, giving a rough serious-TBI denominator of ~6,000 to 9,000 per year. Combined with an active-cyclist denominator of ~15 million frequent US riders, this yields the per-year serious-TBI risk of ~4-6 per 10,000 that underpins the normalized lifetime estimate. The paper also notes that helmets "are not designed to prevent a concussion, which occurs after linear and rotational forces cause extreme brain movement inside the skull" — a reminder that the helmet effect size applies to skull fracture and focal trauma, not to the full concussion outcome.
    独立性
    CDC NEISS-AIP sample is upstream of most US bicycle-injury aggregators, including IIHS and Injury Facts. Treat as the primary US measurement.
  2. [2] International Journal of Epidemiology (Olivier & Creighton 2017) — Bicycle injuries and helmet use: a systematic review and meta-analysis 検証済み
    Bicycle injuries and helmet use: a systematic review and meta-analysis
    統計値
    OR 0.31 (95% CI 0.25-0.37) for serious head injury; OR 0.35 (95% CI 0.14-0.88) for fatal head injury; OR 0.49 for any head injury; OR 0.67 for facial injury; from 40 studies with 64,000+ injured cyclists
    抜粋
    “"helmet use was associated with odds reductions for head (OR = 0.49, 95% confidence interval (CI): 0.42-0.57), serious head (OR = 0.31, 95% CI: 0.25-0.37), face (OR = 0.67, 95% CI: 0.56-0.81) and fatal head injury (OR = 0.35, 95% CI: 0.14-0.88)." ”
    出典データ
    2017-02-01
    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
    Olivier & Creighton is the modern canonical meta-analysis of bicycle helmet effectiveness, aggregating 40 studies and over 64,000 injured cyclists. Its OR of 0.31 for serious head injury — a ~69 percent reduction — is the multiplier used to compare the unhelmeted and helmeted lifetime risks on this page. Notably, the meta-analysis effect size is smaller than the 85 percent reduction reported by the original 1989 Thompson-Rivara Seattle case-control study but larger than the most skeptical recent estimates; it is the figure most safety agencies now cite. The wide confidence interval on fatal head injury (0.14-0.88) reflects the small number of cohort-level fatality studies and should not be interpreted as precise.
    独立性
    Overlaps with the older Thompson-Rivara 1989 case-control in its literature base, but pools across four decades of studies from multiple countries and study designs, which reduces the influence of any single dataset.
  3. [3] New England Journal of Medicine (Thompson, Rivara & Thompson 1989) — A case-control study of the effectiveness of bicycle safety helmets 検証済み
    A case-control study of the effectiveness of bicycle safety helmets
    統計値
    85% reduction in head injury risk and 88% reduction in brain injury risk among helmeted cyclists
    抜粋
    “"7 percent of the case patients were wearing helmets at the time of their head injuries, as compared with 24 percent of the emergency room controls and 23 percent of the second control group." ”
    出典データ
    1989-05-25
    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
    The Thompson-Rivara-Thompson 1989 Seattle case-control study is the landmark original estimate of bicycle helmet effectiveness and the source of the much-quoted "85 percent head injury reduction" figure. It is cited here for historical anchoring and to show how the effect size has been revised downward over 30 years of replication — from 85 percent in the original to roughly 69 percent in the Olivier-Creighton meta. Both directions still support meaningful protection; the downward revision is about precision, not about the sign of the effect.
    独立性
    Upstream of every subsequent bicycle helmet review. Included as the historical reference point, not as an independent measurement.
  4. [4] Insurance Institute for Highway Safety (IIHS) — Fatality Facts 2023: Bicyclists 検証済み
    Fatality Facts 2023: Bicyclists

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    統計値
    1,155 US bicyclists killed in 2023 (highest ever recorded); bicyclist deaths up 86% since their 2010 low
    抜粋
    “"A total of 1,155 bicyclists were killed in crashes with motor vehicles in 2023, the highest number ever recorded." ”
    出典データ
    2024-12-01
    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
    IIHS compiles NHTSA FARS fatality counts for bicyclists. Used here as the corroborating source for the US fatality numerator (roughly 1,100-1,200 cyclist deaths per year). IIHS also reports that cyclist deaths have risen sharply since 2010 while cycling exposure has not, which is consistent with infrastructure and driver-behavior drivers dominating any helmet-related trend.
    独立性
    IIHS draws from NHTSA FARS, which is a separate dataset from the CDC NEISS ED sample and the peer-reviewed meta-analysis. Used as the US mortality cross-check.

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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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