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感じる恐怖 vs. 実際の確率

洪水で死亡する確率はどのくらいですか？

生涯確率 · 世界

~20,000分の1

生涯確率 0.005%

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。

自然災害 · レビュー済み 2026-06-14
証拠の質 4.88/5

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
5/5
D4 不確実性
4/5
D5 範囲
5/5
D6 文章
5/5
D7 認識の誠実性
5/5
D8 注意事項の完全性
5/5
平均 4.88/5
直接的な証拠
Source Government statistic · NOAA National Weather Service
生涯、世界の成人 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 203 1 in 20,202

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  1. あなたの要因

≈ 同じくらいの確率

A single stylized water-level line rising against a pale sky with the top of a simple house shape just visible, flat vector illustration in muted blues and grey.

認知リスク

洪水は米国で最も死者の多い雷雨関連のハザードであり、世界で最も頻度の高い自然災害だが、「洪水で死ぬことへの恐怖」を一般的な悪天候・気候不安から切り分けた厳密な近年の調査は見つかっていない。知覚側は編集上の直感として扱う。逸話的には、ここで重要なギャップは地理的なものではなく行動的なものだ。米国の洪水死亡の文献で最も一貫した知見は、人々が流水の力を日常的に過小評価してその中へ車で乗り入れることであり、「Turn Around, Don't Drown（引き返せ、溺れるな）」という標語が存在するのは、常識的な事前想定（「ほんの数インチだ」）がまさに間違っているからである。

概算: 米国成人の31.7%が壊滅的な洪水を「怖い」または「非常に怖い」と報告（Chapman調査2024年）

出典: Chapman University (2024) — Chapman University Survey of American Fears, Wave 10 — Complete List of Fears 2024

実際のリスク

世界で年間約6,600人の洪水死亡（WHO Bulletin、1990-2022年のEM-DATウィンドウ）

世界全体

計算を表示

平滑化された長期ウィンドウの平均として世界の洪水死亡を年間約6,600人とし、1990-2022年のEM-DAT記録に対するWHO Bulletinの分析（168カ国で記録された4,713件の洪水イベントで合計218,353人の死亡、≈ 6,617人/年）をアンカーとする。Jonkmanの1975-2002年の分析は、同じ基礎災害データベースの別の集計から、同等の年間約6,500人という数字を与える。年間一人当たりリスクは ≈ 6,600 / 8,000,000,000 ≈ 8.25e-7。成人の生涯60年で累積すると ≈ 4.95e-5 となり、これを世界の成人の生涯で約20,000分の1として表示する。ウィンドウの取り方は重要だ。長期平均はまれなメガイベントに支配されており（1931年の中国洪水だけで1-4百万人の死者と推定され、1998年のバングラデシュ洪水、2010年のパキスタン洪水、2022年のパキスタン洪水といった現代のイベントもそれぞれ数千人の死者を出した）、一方で2000年以降の平滑化平均は年間5,000-7,000人に近い。下記の不確実性の帯はサンプリングノイズではなくウィンドウ感度を括ったものであり、見出しは世界の平均的成人の数字であって個々人にとっては本質的に意味をなさない——地域別内訳と注記を参照。

注意事項: 世界平均の数字はスケールの目印であって、個人の推定値ではない。洪水死亡は南アジア・東アジアの河川デルタ、東南アジア沿岸部、および低・中所得国の鉄砲水が起きやすい…

世界平均の数字はスケールの目印であって、個人の推定値ではない。洪水死亡は南アジア・東アジアの河川デルタ、東南アジア沿岸部、および低・中所得国の鉄砲水が起きやすい地形に大きく集中しており、そうした環境での一人当たり生涯リスクは世界平均を一から二桁上回る。曝露が少なく警報・避難インフラが成熟している高所得国では、残余リスクは単一の行動経路——冠水した道路への車での進入——に支配されている。洪水溺死の半数以上に車両が関与する米国の30年間の記録は、限界的にはほぼ完全に防止可能な死亡プロファイルの最も明確な例である。「Turn Around, Don't Drown（引き返せ、溺れるな）」がこのサイトで最も証拠に裏付けられた安全メッセージの一つであるのは、それが対象とする特定の行動が、防ごうとしている特定の死の大部分を占めるからだ。米国のもう一つの反復的な致死メカニズムは夜間の鉄砲水である。2025年7月4日の未明、カー郡および周辺の中央テキサスを流れるグアダルーペ川で発生した鉄砲水は百人を超える人々の命を奪った——死者数ではおよそ半世紀で最悪の米国の降雨起因の鉄砲水であり、20世紀後半以降に100人以上が死亡した数少ない事例の一つである。川が増水したとき多くの犠牲者は眠っており、その中には流水路上の低地にあるサマーキャンプのキャンパーも含まれていた。これは鉄砲水死亡が繰り返し続けるパターンである。すなわち短い警報リードタイム、速い流れ、そして避難が最も遅れる夜間の曝露だ。

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比較対象:

1990-2022年の33年間の窓で、WHO Bulletinのem-DATレコード分析はグローバルで218,353人の洪水死亡を帰属させています。年平均およそ6,600人で、168カ国の4,713件の記録されたイベントにわたって分散しています。Jonkmanの以前の1975-2002年の同じ基礎災害データベースの分析はその数字の2%以内に着地しています（27年間で175,000人の死亡から年間約6,500人）。より短い窓の平均ではなくこれを見出しとして使用する主な理由です。80億人で割り60年の成人生涯にわたって累積すると、オーダー・オブ・マグニチュードの数字はグローバル生涯約20,000人に1人です。同等の津波数値の約5倍高く、グローバルのハリケーン数値の約半分であり、グローバルの地震数値よりおよそ1桁低いです。地理が支配しています。南アジア、東アジア、沿岸東南アジアが絶対的死亡率の大部分を負い、WHOヨーロッパ地域はグローバルの総数の約2.5%のみを占めています。

米国の洪水のストーリーを珍しくしているのは、気象学的というよりもいかに行動的であるかです。NWSの記録は米国の長期平均を人口3億3,300万人に対し年間約88人の洪水死亡に置いています。生涯ベースラインは約63,000人に1人であり、グローバル数値の約3分の1です。しかしそのすでに低い数字の中で、NWSが引用するCDCデータによると、洪水関連溺死の半数以上が危険な洪水水域に車両で侵入することに関与しています。6インチの急流は成人を足元から倒すことができます。12インチでほとんどの車が浮きます。24インチでSUVやトラックが流されます。流水の力はリアルタイムで確実に過小評価されており、「Turn Around, Don’t Drown」が存在するのは、最も一般的な致死的決定が最も安全に感じる決定であるためです。浸水した道路にじわじわと入って深さを確認すること。これはサイト上で最も鋭い行動的乗数の一つです。いつか TADDの標識を無視するドライバーの生涯リスクは米国のベースラインではありません。

グローバルなトレンドが見出しを変えるもう一つの要素です。洪水死亡率は曝露の増加にもかかわらず過去50年間で大幅に減少しており、早期警報システム、運用予測、建築基準、組織的避難によって駆動されています。バングラデシュが最も明確な例です。イベントあたりの死亡者数は1970年代から2010年代にかけて約2桁低下しました。人口と氾濫原の占有が両方とも増加したにもかかわらず。サイクロンシェルター、河川監視、避難調整に多大な投資を行ったためです。長期平均は依然としてメガイベントに強く引かれています。1931年の中国洪水だけで100万から400万人の死亡と推定されており、いかなる世紀スケールの分母をも動かすのに十分な数字です。しかし2000年以降の平滑化年間平均は20世紀中盤のピークのいずれよりも年間5,000-7,000人に近いです。ハザードは変わっていません。死亡率が変わったのです。

関連する豆知識

洪水は世界で年間およそ6,600人を死亡させている。米国では残るリスクは一つの回避可能な判断が支配する。洪水による溺死の半数超は、流れる水に車で突っ込んだときに起きる。15センチの水で大人は足をすくわれる。

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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。

4/5 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] Bulletin of the World Health Organization (Liu Q, Du M, Wang Y, Deng J, Yan W, Qin C, Liu M, Liu J) — Global, regional and national trends and impacts of natural floods, 1990-2022 検証済み
    Global, regional and national trends and impacts of natural floods, 1990-2022
    統計値
    4,713 floods recorded in 168 countries between 1990 and 2022 resulted in 218,353 deaths and more than US$1.3 trillion in economic damages; South-East Asia Region had 71,713 deaths (32.84%), Region of the Americas 48,630 (22.27%), Western Pacific Region 42,721 (19.57%), Eastern Mediterranean 29,819, Africa 19,927, Europe 5,543.
    抜粋
    “"Between 1990 and 2022, 4713 floods were recorded in 168 countries, which resulted in 218 353 deaths and caused more than US$ 1.3 trillion in economic damages. Of these, the South-East Asia Region had the highest number (71 713; 32.84%) followed by the Region of the Americas (48 630; 22.27%)." ”
    出典データ
    2024-06-01
    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
    WHO Bulletin total of 218,353 deaths / 33 years ≈ 6,617 deaths per year, which we round to ~6,600 as the headline native figure. Annual per-capita risk ≈ 6,600 / 8,000,000,000 ≈ 8.25e-7; compounded over 60 adult years ≈ 4.95e-5 ≈ 1 in 20,200, which we display as ~1 in 20,000. The regional breakdown in the paper (South-East Asia and Americas together accounting for 55% of deaths, Europe contributing only 2.5%) is the empirical basis for the regional_breakdown rows below.
    独立性
    The WHO Bulletin analysis draws on EM-DAT (CRED) records, the same underlying disaster database used by Jonkman (2005) and by most modern flood mortality research. Treat the two peer-reviewed sources as methodologically independent compilations of overlapping source data — they agree on the order of magnitude (~6,500-6,600 deaths/year) across very different time windows, which is the main reason we use that number rather than a shorter-window mean.
  2. [2] Natural Hazards (Jonkman, S.N.) — Global Perspectives on Loss of Human Life Caused by Floods
    Global Perspectives on Loss of Human Life Caused by Floods
    統計値
    Over the 27-year period studied, more than 175,000 people died and close to 2.2 billion were affected directly by floods worldwide; flash floods produce the highest average mortality per event, and Asian river floods dominate absolute casualty counts.
    抜粋
    “"Over 27 years, more than 175,000 people died and close to 2.2 billion were affected directly by floods worldwide. ... Flash floods result in the highest average mortality per event. ... On a worldwide scale Asian river floods are most significant in terms of number of persons killed and affected." ”
    出典データ
    2005-01-01
    アクセス日
    2026-04-11 · アーカイブ版
    計算過程
    Jonkman’s 175,000 deaths / 27 years ≈ 6,500/year — within 2% of the WHO Bulletin figure despite covering a different window (1975-2002 vs 1990-2022) and using a different compilation of the EM-DAT records. Jonkman is the source traditionally cited for the "flash floods have the highest per-event mortality" and "Asian river floods dominate global casualty counts" claims, both of which shape the regional_breakdown and body text here.
    独立性
    Jonkman (2005) and Liu et al (2024) both draw ultimately from EM-DAT / CRED disaster records. Treated as methodologically independent because of the different time windows, different aggregation choices, and different research groups; their agreement on order of magnitude is the main quantitative anchor for the headline.
  3. [3] NOAA National Weather Service — Turn Around Don't Drown — Flood Safety 検証済み
    Turn Around Don't Drown — Flood Safety

    See all 2 Likelier entries citing this source →

    統計値
    Per CDC data cited by NWS, over half of all US flood-related drownings occur when a vehicle is driven into hazardous flood water. 6 inches of moving water can knock an adult off their feet; 12 inches of moving water can carry away most cars; 24 inches can sweep away SUVs and trucks.
    抜粋
    “"According to the Centers for Disease Control and Prevention, over half of all flood-related drownings occur when a vehicle is driven into hazardous flood water. ... Six inches of fast-moving water can knock over an adult. It takes just 12 inches of rushing water to carry away most cars and just 2 feet of rushing water can carry away SUVs and trucks." ”
    出典データ
    2024-01-01
    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
    Used to anchor the US behavioral-multiplier story rather than the global normalized figure. The NWS / CDC "over half" framing is the evidence base for the personal_factor_multipliers entry on driving into flooded roadways and for the "turn around, don’t drown" paragraph in the body text. NWS reports an approximate long-run average near 88 US flood deaths per year across its 30-year window, which gives a US lifetime baseline of ~88/333M × 60 ≈ 1.6e-5 ≈ 1 in 63,000 — an order of magnitude lower than the global figure because US flood mortality is dominated by behavioral (vehicle) rather than exposure (coastal-delta inundation) pathways, and because US warning and evacuation infrastructure is unusually mature.
    独立性
    NWS hazard-statistics pages and CDC mortality reporting are partially overlapping (NWS Storm Data is one input CDC uses to classify weather-related deaths), so the two figures should be treated as a single US authoritative chain rather than two fully independent estimates.
  4. [4] NOAA National Environmental Satellite, Data, and Information Service (NESDIS) — NOAA Satellites Inform Warning for the Texas Hill Country Floods 検証済み
    NOAA Satellites Inform Warning for the Texas Hill Country Floods
    統計値
    In the early hours of 4 July 2025 a devastating flash flood occurred in the Central Texas Hill Country in which more than a hundred people lost their lives and thousands of residents' homes were destroyed — by toll the deadliest US rainfall-driven flash flood in roughly half a century.
    抜粋
    “"In the early hours of July 4, 2025 a devastating flash flood occurred in the Central Texas Hill Country. ... more than a hundred people lost their lives and thousands of residents' homes were destroyed." ”
    出典データ
    2025-07-01
    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
    Not used to change the headline normalized figure — it is a single high-fatality US event that does not shift the long-run global per-capita average. It is cited as a current data point reinforcing the nocturnal flash-flood subgroup discussed in the caveats and the flash-flood personal_factor_multipliers entry: the predawn timing, short warning lead time, and exposure of sleeping victims on a low-lying floodway are the same failure modes Jonkman (2005) identifies as producing the highest per-event mortality fraction. The toll ("more than a hundred"; ~138-139 across Kerr, Travis, Burnet, Williamson and Tom Green counties per contemporaneous reporting) makes it the deadliest US rainfall-driven flash flood since the 1976 Big Thompson Canyon flood.
    独立性
    NOAA/NWS post-event analyses of the July 2025 Texas flood share the same federal weather-service reporting chain as the Turn Around Don't Drown / NWS US mortality figures above; treat as one US authoritative chain, not an independent estimate.
  5. [5] Bulletin of the World Health Organization (Haque U, Hashizume M, Kolivras KN, Overgaard HJ, Das B, Yamamoto T) — Reduced death rates from cyclones in Bangladesh: what more needs to be done? 検証済み
    Reduced death rates from cyclones in Bangladesh: what more needs to be done?
    統計値
    Cyclone-related death tolls in Bangladesh fell from roughly 500,300 in the 1970 Bhola cyclone to 138,958 in a 1991 cyclone to 4,234 in 2007's Cyclone Sidr, a more-than-hundredfold decline credited to early warning systems, cyclone shelters, evacuation plans, and coastal embankments.
    抜粋
    “"The main factors responsible for these reduced fatalities and injuries are improved defensive measures, including early warning systems, cyclone shelters, evacuation plans, coastal embankments, reforestation schemes and increased awareness and communication." ”
    出典データ
    2012-02-01
    アクセス日
    2026-07-04 · 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
    Supplies the evidentiary basis for the Bangladesh mortality-decline paragraph in the body text. Death tolls of roughly 500,300 (1970 Bhola cyclone), 138,958 (1991 cyclone), and 4,234 (2007 Cyclone Sidr) represent more than a hundredfold reduction over less than four decades, which the paper attributes to early warning systems, cyclone shelters, evacuation plans, and coastal embankments, not any reduction in storm intensity. Cyclone-driven storm-surge flooding is the dominant flood-fatality pathway in coastal Bangladesh, so this is used as the evidence for the "mortality has declined" thesis in the body text, distinct from the river-flood events (1998, 2010, 2022) discussed elsewhere in this entry.
    独立性
    Published in the same journal (Bulletin of the WHO) as the Liu et al. 2024 global flood analysis above but a different research group studying a different, narrower population (Bangladesh cyclone mortality specifically, not global flood mortality); treat as independent of the other sources here.

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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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