本文へスキップ
Likelier

感じる恐怖 vs. 実際の確率

ハイヒールを履く生涯にわたって、ハイヒール関連の傷害で救急外来を受診する確率はどのくらいですか？

生涯確率 · 特定集団

~80分の1

over a 40-year heel-wearing career (US adult woman)

生涯確率 1.3%

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 2026-05-28
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 Peer-reviewed study · Journal of Foot and Ankle Surgery (Moore JX, Lambert B, Jenkins GP, McGwin G Jr)
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 20 1 in 260

● 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 high-heeled shoe lying on its side on a flat stone step, viewed from a low angle, calm muted palette.

認知リスク

ハイヒールのリスクに関する通俗的なモデルは慢性的で美容的なものだ。外反母趾、モートン神経腫、腰の痛み、そしていずれは足病医の受診、といった具合である。一晩の外出で起こる急性の、病院受診レベルの傷害は、ほとんどのヒール着用者が意識的に秤にかけるものではない。定期的にヒールを履く女性のほぼ全員が、どこかの時点で足首をひねったりかかとを擦りむいたりして、それをニアミスとして数えた経験がある。ヒールに特に起因する救急外来受診の知覚確率を切り出した良質な調査は存在しないため、これは編集上の直感として記している。この恐怖の興味深い性質は、悪い一歩のごく一部が救急外来に至ると仮定すれば、慢性的な足の痛みの発生率から予測されるのとほぼ同じ水準に急性の発生率があることだ — しかし、それを主要なリスクとして頭に置いている着用者はごくわずかである。

概算: ほとんどのヒール着用者は、生涯の救急外来受診リスクを1,000分の1を大きく下回ると推測するだろう

出典: 編集部の直感（調査に基づかない）

実際のリスク

定期的にヒールを履く米国女性約50,000,000人のうち、救急外来受診は年間約16,000件（年間約3,100分の1）

ハイヒールを定期的に履く米国成人女性

生涯の平均遭遇回数:  ~59 (1/yr × 59 yr)

計算を表示

適用範囲はsubgroup_lifetime、すなわちハイヒールを定期的に履く米国成人女性が、およそ40年間（おおむね18〜58歳）のヒール着用期間を過ごす場合である。年間ベースラインを、ハイヒール関連傷害に起因する救急外来受診約16,000件（Cohen 2022、パンデミック前の2016〜2019年の平均、15〜69歳の女性）とし、米国のヒール着用者の母数を約50,000,000人（米国成人女性約130,000,000人に、APMAの2014年推定「約49%がヒールを履く」を掛け、「履く」が頻度で定義されていないことを踏まえて切り下げた値）とすると、着用者一人あたりの年間リスクはおよそ3,125分の1になる。40年間で複利計算すると、1 − (1 − 1/3125) の40乗 ≈ 0.0127、すなわち約79分の1。不確実性の幅が両側に広いのは、(a) 着用者割合の数値が頻度の区切りを持たない単一の業界団体調査であること、(b) NEISSの記述文フィルターが既知の過少計数であること（ヒールが原因の捻挫の多くはカルテの記述にヒールが登場しない）による。したがってこの見出しの数値は、ヒール関連の急性傷害の全負担ではなく、「医療的な処置を受けるに至る程度に重い、ヒールに起因する急性傷害」の下限として読むのが適切である。

注意事項: 三つの構造的な不確実性により、この項目の数値は下限値である。第一に、年間16,000件という数値を生み出すNEISSの記述文フィルターは、退院時またはトリアージ…

三つの構造的な不確実性により、この項目の数値は下限値である。第一に、年間16,000件という数値を生み出すNEISSの記述文フィルターは、退院時またはトリアージの記述に「ハイヒール」またはそれに近い同義語が明記された救急外来受診のみを捕捉する — ヒールが原因でも「転倒」や「足首の傷害」としてのみコード化された捻挫は見落とされる。第二に、約50,000,000人という着用者の母数は、毎日履く人と年に二度しか履かない一足を持つだけの女性を区別しない2014年のAPMAによる単一調査に依拠しており、「リスクにさらされる」集団の真の分母はこの半分かもしれない。その場合、着用者あたりの率（および生涯累積値）はおよそ倍になる。第三に、「ハイヒール」自体が広いカテゴリーである — スティレット、ブロックヒール、2インチのパンプスでは転倒率や捻挫率が意味のある差を持つが、それらを区別する全国的なサーベイランス制度は存在しない。この見出しの数値は、このページが扱わない慢性的な足の痛み、モートン神経腫、外反母趾手術を含むヒール関連の筋骨格系の害の全負担ではなく、「ハイヒールに起因するとされ、医療的な処置を受けるに至る程度に重い急性傷害」として読むのが最良である。この累積値には、ヒールを履いた状態で起きながら単なる転倒として報告される、はるかに多くの転倒も含まれていない。この恐怖のギャップは本サイトの多くの項目とは逆方向にある。急性の見出し値（生涯の救急外来受診が約80分の1）はほとんどのヒール着用者の直感より高い一方で、この恐怖の破局的な結末のバージョン（ヒールでの転倒による重度の頭部外傷や死亡）は純粋にまれである。

関連するリスク

似たテーマの他のリスク — 関連する不安を探るために。

健康

転倒事故

不慮の転倒で死亡する確率はどのくらいですか？

健康

大気汚染

大気汚染による早死にの確率はどのくらいですか？

健康

ベンゾジアゼピン依存症

標準的な処方後にベンゾジアゼピン依存症を発症する可能性はどのくらいか？

健康

骨髄提供リスク

骨髄提供による重篤な合併症の発生率はどのくらいですか？

健康

猫砂からのトキソプラズマ症

猫のトイレを掃除することでトキソプラズマに感染する確率はどのくらいですか？

健康

デング熱（旅行）

旅行者としてデング熱に感染する確率はどのくらいですか？

健康

薬物過量摂取

薬物の過量摂取で死亡する確率はどのくらいですか？

健康

末期腎臓病

透析または腎移植が必要な末期腎臓病を発症する生涯確率はどのくらいか？

比較対象:

ここで有用な数字は、見出しの生涯値ではなく、ハイヒール着用年あたりの確率です。定期的にハイヒールを履く米国女性は、Moore（2015）NEISSシリーズのCohen（2022）拡張によれば、靴に起因する救急外来受診を年間およそ3,100分の1の確率で経験します — これは米国で約5,000万人のハイヒール着用者を対象に年間約16,000件の受診に相当します。成人の40年にわたるハイヒール着用人生に複利計算すると、それは約80分の1になります。ピーク年齢層は20～29歳で平均率の約2.5倍であり、ヒールの高さ、着用頻度、リスクの高い文脈（クラブ、結婚式、不慣れな会場）がすべて重なります。傷害の大部分は足と足首の捻挫やひずみで、約5分の1が骨折です。

この恐怖の興味深い点は、知覚と実際のギャップの方向です。ヒールの慢性的・美容的な害 — バニオン、腰痛、足病医の受診 — はほとんどの着用者が頭の中に持っているバージョンであり、よく理解されています。急性で病院受診レベルの害はあまり目立ちません。ほとんどの女性はある時点でヒールで足首をひねった経験があり、それを年間16,000件の救急外来受診を生み出すのと同じ分布の上位尾ではなく、ニアミスとして数えています。Mooreシリーズはまた、2002年から2012年の間に率がほぼ2倍になったことを記録しており、その期間に米国の成人女性人口もヒールを履く女性の割合も明らかに倍増したわけではない — おそらくより高いヒールが流行に戻ったことと、NEISSセンチネル病院でのより注意深いコーディングが混ざった結果でしょう。

見出しの数字は実質的に不均一です。職場のドレスコードによる毎日のヒール着用者は、時折の着用者の約5倍の曝露を蓄積し、年間率は曝露日数にほぼ線形に比例します。アルコールは事案あたりリスクを実質的に上昇させます：NEISSの記述は、監視システムが酩酊を直接コード化しないにもかかわらず、しばしば夕方のイベントを示唆します。約50歳を過ぎると、ヒールを履く女性の割合と絶対救急外来受診率の両方が急激に低下しますが、ヒールからの転倒の致死率は、より広範な老年期転倒文献に沿って年齢とともに上昇します。そして数字自体は下限として読むのが最良です：NEISSは退院記録に靴の名前が記載される傷害のみを捕捉し、ヒールに起因する捻挫や転倒の実質的な部分は「転倒」または「足首傷害」とのみコード化されて救急外来に到達します。

関連する豆知識

ハイヒールのけがで救急外来を受診する確率は、米国女性の40年のヒール着用歴でおよそ1/80で、その背後には年間約16,000件の救急受診がある。多くは踏み外しによる足首の捻挫や骨折で、このジャンルがそそのかす大惨事ではない。

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] Journal of Foot and Ankle Surgery (Moore JX, Lambert B, Jenkins GP, McGwin G Jr) — Epidemiology of High-Heel Shoe Injuries in U.S. Women: 2002 to 2012 検証済み
    Epidemiology of High-Heel Shoe Injuries in U.S. Women: 2002 to 2012
    統計値
    123,355 estimated ED visits over 11 years (2002 to 2012); overall rate 7.32 per 100,000 females (95% CI 7.08 to 7.56); rate roughly doubled across the period; ages 20 to 29 highest at 18.38 per 100,000, ages 30 to 39 at 11.07 per 100,000; over 80 percent foot or ankle injuries; ~19 percent fractures; 49.5 percent of injuries occurred at home
    抜粋
    “"A total of 3294 injuries, representing an estimated 123,355 high-heel-related injuries, were treated in emergency departments within the United States from 2002 to 2012." [Paraphrase from abstract — full text paywalled] "The overall rate of high-heel-related injuries was 7.32 per 100,000 females (95% confidence interval 7.08 to 7.56)." "Our results suggest that high-heel-related injuries have nearly doubled during the 11-year period from 2002 to 2012." "Most injuries occurring as sprains and strains to the foot and ankle." ”
    出典データ
    2015-07-01
    アクセス日
    2026-05-28 · 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
    Moore et al. is the foundational US epidemiology of acute high-heel injury, built on a NEISS narrative search across 100 US sentinel emergency departments 2002 to 2012. Two figures anchor this page: the long-run all-female rate of 7.32 per 100,000 (used as the floor of the per-year-per-woman range, not the per- wearer rate), and the age-banding (ages 20 to 29 at 2.5 times the average rate), which drives the personal factor multipliers below. The paper's 123,355 / 11 = ~11,200 ED visits per year average is *lower* than Cohen 2022's 2016 to 2019 figure (~16,000) because the rate was rising across the Moore window — the headline calculation uses Cohen's more recent baseline, with Moore's older figure setting the low end of the uncertainty band.
    独立性
    Both Moore 2015 and Cohen 2022 use the same NEISS national surveillance system, so they are method-correlated, not fully independent measurements. The two are cited together because they cover non-overlapping time windows (2002 to 2012 vs 2016 to 2020) and Cohen explicitly extends Moore's series.
  2. [2] Social Determinants of Health (Cohen PN, University of Maryland) — Pandemic-related decline in injuries related to women wearing high-heeled shoes: Analysis of U.S. data for 2016 to 2020 検証済み
    Pandemic-related decline in injuries related to women wearing high-heeled shoes: Analysis of U.S. data for 2016 to 2020
    統計値
    2016 to 2019 baseline approximately 16,000 ED visits per year among US women aged 15 to 69; 2020 dropped to 6,290 visits (5.40 per 100,000, 95% CI 3.95 to 6.86) after COVID shutdowns; no significant change in fracture share or hospital-admission share
    抜粋
    “"There were an estimated 6,290 high-heel related emergency department visits involving women ages 15 to 69 in 2020, compared with approximately 16,000 per year in 2016 to 2019." "The 2020 rate of 5.40 HHSRIs per 100,000 women ages 15 to 69 was significantly below the peak in 2017." ”
    出典データ
    2022-01-01
    アクセス日
    2026-05-28 · 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
    Cohen 2022 provides the most current pre-pandemic baseline (~16,000 ED visits per year), which we use as the numerator for the headline calculation. The 2020 pandemic figure (6,290) is informative but suppressed by behaviour change — most women were not commuting in heels in 2020 and we treat that year as not representative of a steady-state denominator. Using 16,000 / 50 million heel- wearing women equals roughly 1 in 3,125 per year, which compounds over 40 years to approximately 1 in 79. If the pre-pandemic 16,000 is replaced by Moore's older 11,000 (still inside the same NEISS series), the per-year rate becomes 1 in 4,545 and the 40-year cumulative is approximately 1 in 113 — this is the low end of our uncertainty band.
    独立性
    Shares the NEISS surveillance backbone with Moore 2015. Treat as a temporal extension and methodological cross-check, not an independent measurement.
  3. [3] American Podiatric Medical Association (APMA), via PR Newswire — New Study Shows High Heels are Biggest Culprit of Female Foot Pain 検証済み
    New Study Shows High Heels are Biggest Culprit of Female Foot Pain
    統計値
    Nearly half of US adult women (49 percent) wear high heels; 71 percent of heel wearers report the shoes hurt their feet; survey of 1,000 US adults aged 18 and over (2014)
    抜粋
    “"Nearly half of all women (49 percent) wear high heels, even though the majority of heel wearers (71 percent) complain these shoes hurt their feet." "The study, which surveyed 1,000 US adults ages 18 and older..." ”
    出典データ
    2014-05-19
    アクセス日
    2026-05-28 · 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 APMA survey is the denominator anchor for the per-wearer calculation: approximately 130 million US adult women times 49 percent equals roughly 64 million heel wearers. We round down to 50 million in the headline because "wear high heels" in APMA's survey is not operationalised by frequency — a respondent who owns heels and wears them twice a year answers yes, and they are not really the population the per-year ED-visit denominator should be built from. The 30 to 50 percent prevalence range maps directly into the uncertainty band: at 30 percent prevalence the per-wearer annual rate would be roughly 1 in 2,400, giving a 40-year cumulative of approximately 1 in 60 (high end of the band).
    独立性
    Independent of NEISS — different research design, different question, different population. Trade-association survey is the weakest of the three sources on method, but no peer-reviewed prevalence study with a frequency cut exists.
  4. [4] Sports Medicine (Doherty C, Delahunt E, Caulfield B, Hertel J, Ryan J, Bleakley C) — The Incidence and Prevalence of Ankle Sprain Injury: A Systematic Review and Meta-Analysis of Prospective Epidemiological Studies 検証済み
    The Incidence and Prevalence of Ankle Sprain Injury: A Systematic Review and Meta-Analysis of Prospective Epidemiological Studies
    統計値
    Pooled ankle sprain incidence 13.6 per 1,000 exposures in females vs 6.94 per 1,000 in males across prospective studies; ankle sprain is one of the most common musculoskeletal injuries
    抜粋
    “"A higher incidence of ankle sprain in females compared with males (13.6 vs 6.94 per 1,000 exposures), in children compared with adolescents (2.85 vs 1.94 per 1,000 exposures)." [Paraphrase from abstract — full text paywalled] ”
    出典データ
    2014-01-01
    アクセス日
    2026-05-28 · 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
    Doherty et al. is not a high-heel study; it is the meta-analytic anchor for the background female-vs-male ankle-sprain rate ratio (roughly 2x). Used here only as context for the personal factor multipliers and to underline that the heel- attributable ED-visit count is one slice of the much larger female ankle-sprain burden — most sprains, including some caused by heels, never reach an ED at all. We do not derive any headline number from this source.
    独立性
    Independent of NEISS, independent of the APMA survey. Cited as method context, not as a per-wearer rate measurement.

AIで要約する

2つのステップ：プロンプトをコピーし、お好みのAIを開いて貼り付けてください。

この質問を編集するか、ご自身の質問に置き換えてください。データと出典はそのまま添付されます。

1 ワンクリック — プロンプトが入力済みで開きます

プロンプトが長すぎてワンクリック入力できません。コピーしてから下記のAIを開いてください。

2 または、コピーして以下に貼り付け:
プロンプトをプレビュー

Likelierを無料で維持するためにご協力ください

もっと多くのリスクを取り上げてほしいですか?Likelierは無料で広告もありません。1杯のコーヒーが新しい調査、出典の保管、数字の信頼性を保つためのファクトチェックの資金になります。

コーヒーをおごる (opens in new tab)
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

このデバイスで最近見た項目