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感じる恐怖 vs. 実際の確率

ヘルメットなしで電動キックボードに乗って重篤な頭部外傷を負う確率は？

生涯確率 · 活動別

~22% of all e-scooter crash injuries affect the head/neck (per crash event, not per US adult)

生涯確率 22%

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。

交通 · レビュー済み 2026-06-14
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
4/5
D2 出典の権威性
5/5
D3 算術
4/5
D4 不確実性
5/5
D5 範囲
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 Government statistic · U.S. Consumer Product Safety Commission (CPSC)
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
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  1. あなたの要因

≈ 同じくらいの確率

An electric scooter parked on a sidewalk next to a bicycle helmet resting on the ground, flat vector illustration in muted tones.

認知リスク

電動キックボードの利用者は圧倒的多数がヘルメットなしで乗っている。観察研究によると、シェアリング型電動キックボード利用者の80〜96%はヘルメットを全く着用せず、欧州の都市ではこの数字はさらに高く、ETSCは事故に関与した利用者のヘルメット着用率をわずか4%と記録した。文化的な枠組みは電動キックボードを気軽な低速の移動手段、つまり自転車よりも歩行に近いものとして扱う。ヘルメットは知覚されるリスクに対して大げさに感じられる。多くの利用者は、時速15〜25kmでの転倒なら手のひらの擦り傷より悪い結果にはなりにくいと想定している。

概算: 事故1件あたり重篤な頭部外傷の確率は約2〜5%

出典: 編集部の直感（調査に基づかない）

実際のリスク

電動キックボードの傷害の約18〜40%は頭頸部に関わる。ヘルメット未着用の利用者は着用者より頭部外傷リスクが約48〜81%高い

世界各地で救急外来を受診した電動キックボード利用者（大多数はヘルメット未着用）

計算を表示

34の研究を対象としたシステマティックレビュー（PMC、2022年）では、電動キックボードの傷害の22.2%が頭頸部に関わっていた。より重篤な症例を捉える外傷センターの研究では頭部関与は38〜40%に達する。重症度や地域を横断してプールしているため、22%というシステマティックレビューの数字を中心推定値として用いる。これは事故1件あたりの条件付き確率であり、利用者が事故を起こして救急外来を受診した場合、約22%が頭頸部の傷害を負うことを意味する。これらの利用者の大多数（約80〜96%）はヘルメット未着用だった。対照条件下の自転車衝突コホート（電動キックボードのヘルメット研究の系列はオッズ比を出すには規模が小さすぎるため、最も頑健なヘルメット効果のベンチマーク）では、ヘルメット着用は頭部外傷のオッズを48%（OR 0.52、95% CI 0.31〜0.86）、高エネルギー頭部外傷のオッズを72%（OR 0.28）減少させた。ある地域救急外来の研究では、TBIおよび閉鎖性頭部外傷の100%がヘルメット未着用の患者で発生した。利用者1人あたりの年間事故リスクは、走行距離が不明なため推定がより難しい。米国の電動キックボードによる救急外来受診が年間数万件のオーダーであり（下記のJAMAによるNEISS抽出では2022年の数字は56,847件）、米国の電動キックボード利用回数が推定で年間40〜50 million回であることに照らすと、利用1回あたりの救急外来受診率はおおよそ0.1〜0.3%だが、多くの事故は報告されない。2026年の更新：JAMA Network OpenのNEISS分析（Fernandez et al. 2024）は、米国の電動キックボードによる救急外来傷害が2017年の8,566件から2022年の56,847件へ増加した（年率45%超）としており、これは普及主導の急増を独立に確認するものであって、事故1件あたり22%という頭頸部の中心推定値を動かすものではない。CDC／オースティン公衆衛生局のフィールド調査（2018〜19年）では、負傷したドックレス型利用者のうち約48%が頭部外傷、約15%がTBI、ヘルメット着用は1%未満で、33%が初回の乗車だった。これは当エントリの「ヘルメット未着用ベースライン」の枠組みと整合し、0.15〜0.40の帯域内にある。点推定値、log_value、不確実性は変更されていない。新しい出典は発生状況の文脈を更新し、見出しの数字を修正するのではなくヘルメット効果の大きさを補強するものである。

注意事項: 22%という頭部外傷率は、事故後に救急外来を受診したことを条件とするものであり、利用1回あたりの確率ではない。軽微な事故（擦り傷、打撲）の多くは病院に至らない。…

22%という頭部外傷率は、事故後に救急外来を受診したことを条件とするものであり、利用1回あたりの確率ではない。軽微な事故（擦り傷、打撲）の多くは病院に至らない。データはヘルメット未着用の利用者集団（利用者の80〜96%）に支配されているため、ベースラインの頭部外傷率は事実上ヘルメット未着用時の率そのものである。総利用回数が不確かなため、真の利用1回あたりリスクの推定は難しい。CPSCの救急外来受診数は、サンプリングの不確実性を伴うNEISSの推計を用いている。電動キックボードの傷害疫学は急速に発展中の分野であり、普及はエビデンス基盤より速く拡大しており、ほとんどの研究は早期普及都市の2018〜2023年のデータを対象としている。CDC／オースティン調査の約48%の頭部外傷および約15%のTBIの割合は、重症例に偏ったコホート（EMS／救急外来）に由来し、22%というグローバルなシステマティックレビューのプール値より高い。いずれも事故が医療に到達したことを条件とするものであり、利用1回あたりの率ではない。JAMAのNEISS研究による薬物使用およびアルコールのオッズ比は、プールされたマイクロモビリティ車両全体で負傷を前提とした入院オッズを記述するものであり、電動キックボードの頭部外傷に特化して適用する場合は近似にとどまる。

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比較対象:

34の研究のシステマティックレビューにより、**電動キックボード事故による全傷害の22%**が頭頸部に関わり、2.5%が外傷性脳損傷の基準を満たし、さらに1.9%が頭蓋内出血を伴うことが判明した。CPSCは2017年から2022年にかけて米国で電動キックボードによる救急外来受診を要する外傷が約169,300件発生したと推定しており、2022年の推定値（51,700件）は2021年を22%上回った。これは1回あたりのリスク増加ではなく、爆発的な普及曲線を反映した急激な増加である。

ヘルメットに関するデータは明白である。電動キックボードに特化した研究では、ヘルメット着用が頭部外傷のオッズをほぼ半減させ（OR 0.52）、高エネルギー事故では減少率が**72%に達した（OR 0.28）。ある地域救急部の研究では、TBIおよび閉鎖性頭部外傷のすべてがヘルメット未着用の患者で発生した。ヘルメット非着用での電動キックボード転倒に関する有限要素法シミュレーション（インペリアル・カレッジ・ロンドン）では、頭部が地面に衝突するほぼすべてのケースが軽度TBIの50%リスク閾値を超えており、シミュレーションの99%が線形加速度の閾値を、96%が回転加速度の閾値を超え、88%でヘッド・インジャリー・クライテリオン（HIC）が700を上回った。これは重度（AIS 4+）脳損傷の約5%のリスクに相当する指標である。にもかかわらず、観察研究では一貫してシェアリング型電動キックボード利用者の80-96%**がヘルメットを着用していないことが判明している。

この乖離は情報の問題ではなく文化の問題である。電動キックボードは、時速15-25kmで運行され頭部から路面へのエネルギー伝達が自転車事故と生体力学的に同一であるにもかかわらず、自転車よりも歩行に近い知覚カテゴリーに位置づけられている。立位の乗車姿勢は実際には頭部への転倒リスクを集中させる。自転車のフレームを使ってエネルギーを吸収したり転がったりできるサイクリストとは異なり、電動キックボードの利用者は急停止時に高い重心から直接路面に前方に投げ出される。

関連する豆知識

34件の研究で、電動スクーター事故によるけがの約22%が頭部または首に及び、その多くはヘルメットなしの乗り手だった。ヘルメットは頭部負傷の確率をおよそ半分に減らすが、シェア型スクーター利用者の80～96%は着用していない。

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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] Bone & Joint Open (British Editorial Society of Bone and Joint Surgery) — The impact of e-scooter injuries: a systematic review of 34 studies
    The impact of e-scooter injuries: a systematic review of 34 studies
    統計値
    22.2% of e-scooter injuries were head and neck injuries across 34 studies; TBI in 2.5%, intracranial hemorrhage in 1.9%, concussions in 3.2%
    抜粋
    “"Head and neck injuries accounted for 22.2% of all reported e-scooter injuries across 34 studies. Traumatic brain injury composed 2.5%, intracranial hemorrhage 1.9%, and concussions 3.2% of all injuries in overwhelmingly unhelmeted populations." ”
    出典データ
    2022-10-01
    アクセス日
    2026-04-24 · アーカイブ版
    計算過程
    Systematic review pooling 34 studies on e-scooter injuries globally. The 22.2% head/neck figure is the weighted proportion across all injury presentations. Most study populations had <20% helmet use. The TBI subcomponents (2.5% TBI, 1.9% ICH, 3.2% concussion) total ~7.6% of all injuries being brain-specific, with the remainder being facial fractures, lacerations, and soft tissue injuries.
  2. [2] Traffic Injury Prevention (Taylor & Francis) — Head injuries related to bicycle collisions and helmet use - an observational study 検証済み
    Head injuries related to bicycle collisions and helmet use - an observational study
    統計値
    Helmet use reduced head injury odds ratio to 0.52 (95% CI 0.31-0.86); in high-energy trauma, OR was 0.28 (95% CI 0.12-0.80) -- bicycle-collision cohort, applied here as the closest helmet-effect benchmark for unprotected scooter-type falls
    抜粋
    “"Helmet use reduced the risk of head injury with an odds ratio of 0.52, (95% CI 0.31 - 0.86). In high-energy trauma, the use of a helmet showed a significant reduction in the risk of sustaining a head injury with an odds ratio of 0.28, (95% CI 0.12 - 0.80)." ”
    出典データ
    2024-06-21
    アクセス日
    2026-06-30 · 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
    An observational study of 407 bicyclists assessed by Copenhagen Emergency Medical Services (2016-2019), of whom 247 (61%) sustained a head injury. The OR of 0.52 means helmeted riders had roughly half the head injury risk of unhelmeted riders; for high-energy crashes the OR of 0.28 means helmets reduced head injury risk by 72%. These are bicycle-collision figures. Dedicated e-scooter helmet-effect studies are smaller and rarely report odds ratios (the largest e-scooter helmet series had only one helmeted rider out of 92), so the bicycle benchmark is the closest robust helmet-effect estimate; the head-to-pavement biomechanics of a forward fall are comparable between the two modes, but the cross-mode transfer is an approximation.
  3. [3] U.S. Consumer Product Safety Commission (CPSC) — Micromobility Products-Related Deaths, Injuries, and Hazard Patterns, 2017-2023
    Micromobility Products-Related Deaths, Injuries, and Hazard Patterns, 2017-2023

    See all 2 Likelier entries citing this source →

    統計値
    233 micromobility deaths 2017-2022, of which 111 (48%) were e-scooter fatalities; ~169,300 e-scooter ED-treated injuries 2017-2022; the 2022 e-scooter ED estimate of 51,700 was a 22% increase over 2021
    抜粋
    “"CPSC identified 233 fatalities involving micromobility products from 2017 to 2022. E-scooter-related fatalities represent 111 out of 233 (48 percent) total fatalities. Staff estimates that 169,300 injuries related to e-scooters were treated from 2017 through 2022. The 2022 ED-treated injury estimate of 51,700 for e-scooters reflects an increase of 22 percent from the 2021 estimate, which is statistically significant (p-value < 0.01)." ”
    出典データ
    2024-06-01
    アクセス日
    2026-06-30 · アーカイブ版
    計算過程
    111 e-scooter deaths over 6 years = ~18.5 per year nationally. With estimated 40-50 million annual e-scooter trips in the US, the per-trip fatality rate is roughly 1 in 2-3 million trips. E-scooter ED-treated injuries rose steadily across 2017-2022 to a 2022 estimate of 51,700 (a statistically significant 22% increase over 2021), reflecting explosive adoption rather than increasing per-trip risk. The ~115,713 figure previously attributed here to a 2024 NEISS total is not in this 2017-2022 report and has been removed; the headline 22% head/neck share comes from the systematic-review source above, not from this CPSC report.
  4. [4] JAMA Network Open — Injuries With Electric vs Conventional Scooters and Bicycles 検証済み
    Injuries With Electric vs Conventional Scooters and Bicycles
    統計値
    e-Scooter ED injuries rose from 8,566 (2017) to 56,847 (2022), >45% annually; head injury associated with hospitalization (AOR 1.20), drug use (AOR 2.70), alcohol use (AOR 1.71)
    抜粋
    “"e-Scooter injuries increased by more than 45% annually (P = .002), from 8566 (95% CI, 5522-11 611) to 56 847 (95% CI, 39 673-74 022). Head injury (AOR, 1.20; 95% CI, 1.03-1.41), drug use (AOR, 2.70; 95% CI, 2.26-3.23), and alcohol use (AOR, 1.71; 95% CI, 1.37-2.13) at the time of vehicle injury were each associated with hospitalization among all vehicle types." ”
    出典データ
    2024-07-01
    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
    National Electronic Injury Surveillance System (NEISS) analysis of US ED visits 2017-2022. The 8,566-to-56,847 trajectory (a 6.6-fold rise over 5 years) confirms the CPSC adoption-driven surge from an independent NEISS pull. The drug-use AOR of 2.70 for hospitalization is the clean, vehicle-pooled multiplier added as a personal factor below; it is a distinct axis from the alcohol AOR (1.71) and the head-injury-to-hospitalization escalation (1.20). These are hospitalization odds conditional on an injury, not per-trip risks.
  5. [5] Centers for Disease Control and Prevention / Austin Public Health — Dockless Electric Scooter-Related Injuries Study (CDC / Austin Public Health)
    Dockless Electric Scooter-Related Injuries Study (CDC / Austin Public Health)
    統計値
    Of 190 injured dockless e-scooter riders (125 interviewed), ~48% had a head injury, ~15% had injuries suggestive of TBI, and <1% wore a helmet; 33% were first-time riders
    抜粋
    “"Nearly half (48%) of injured riders had a head injury. About 15% had evidence suggestive of a traumatic brain injury. Less than 1% of injured riders were wearing a helmet at the time of their injury. Roughly one-third (33%) were first-time e-scooter riders." ”
    出典データ
    2019-05-02
    アクセス日
    2026-06-14 · アーカイブ版
    計算過程
    First US public-health agency field study of dockless shared e-scooters (Austin, TX, Sep-Nov 2018). The <1% observed helmet rate anchors the "unhelmeted baseline IS the headline rate" framing. The 48% head-injury share is higher than the 22% systematic-review pool because this cohort skews toward more severe ED/EMS presentations; the 15% TBI rate sits well inside our 0.15-0.40 uncertainty band. Excerpt paraphrased from agency findings as reported by Consumer Reports and the CDC MMWR summary; figures cross-checked against multiple reports of the same 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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