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感じる恐怖 vs. 実際の確率

ハリケーン（熱帯低気圧）で死亡する確率はどのくらいですか？

生涯確率 · 世界

~8,900分の1

生涯確率 0.01%

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 4.5/5

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
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D3 算術
4/5
D4 不確実性
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D5 範囲
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D6 文章
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D7 認識の誠実性
4/5
D8 注意事項の完全性
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平均 4.5/5
直接的な証拠
Source Government statistic · World Meteorological Organization (WMO)
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 180 1 in 89,277

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  1. あなたの要因

≈ 同じくらいの確率

A single stylized spiral shape representing a tropical cyclone from above, rendered in muted blues and grey against a pale sky, flat vector illustration.

認知リスク

大西洋・東太平洋の「ハリケーン」、西太平洋の「台風」、南太平洋・インド洋の「サイクロン」は、いずれも同じ気象システム — 熱帯低気圧 — を指します。これらの暴風雨への恐怖は地理的性格が強く、広く引用される全国調査で「ハリケーンで死亡する恐怖」を一般的な悪天候不安や気候不安から切り分けたものはないため、認知側は編集上の直観として扱っています。逸話的には、米国メキシコ湾岸・南東部、フィリピン、ベンガル湾の沿岸住民は、自身が経験した直近の暴風雨によって形づくられた明確な事前認識を持つ傾向があり、内陸部や高緯度地域の読者は、この危険を現実のものというよりテレビの中の出来事として扱う傾向があります。

概算: 米国成人の29.8%が、壊滅的なハリケーンを恐れている、または非常に恐れていると回答しています（Chapman調査2024）

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

実際のリスク

熱帯低気圧による死亡は年間約15,700人（50年間のグローバル平均、WMO/CRED 1970-2021年）

全世界

計算を表示

1970-2021年の50年間の窓におけるWMOの熱帯低気圧死亡数779,324人 — 1日平均43人、世界全体で年間約15,700人 — を見出しのネイティブ数値として使用しています。約8 billionの世界人口で割り、60年の成人生涯年数で複利計算すると約1.1e-4となり、桁の目安として約8,900分の1に丸めています。窓の取り方の影響は極めて大きく、1970年のボーラ・サイクロン単独（現在のバングラデシュで約300,000-500,000人が死亡）と2008年のサイクロン・ナルギス（ミャンマーで約138,000人が死亡）だけで50年間の合計の大きな部分を占めており、ナルギス以降の平滑化された平均は数倍低くなります。以下の不確実性帯は、サンプリングノイズではなく、窓の選択とまれな巨大事象の支配を反映しています。これは「平均的な世界の成人」の数値であり、どの個人にとっても有用な個人推定値ではありません — 地域別内訳と注意事項を参照してください。

注意事項: グローバル平均の数値はスケールの目印であり、個人の推定値ではありません。熱帯低気圧による死亡は、低地で人口稠密な少数の海岸線 — ベンガル湾（バングラデシュ、イ…

グローバル平均の数値はスケールの目印であり、個人の推定値ではありません。熱帯低気圧による死亡は、低地で人口稠密な少数の海岸線 — ベンガル湾（バングラデシュ、インド東部、ミャンマー）、フィリピンと沿岸東南アジア、カリブ海 — に強く集中しています。これらの地域内では、一人当たりの生涯リスクはグローバル平均より一桁から二桁高くなります。逆に、内陸部や高緯度地域の人口には直接的な曝露が事実上ありません。米国メキシコ湾岸・南東部は、大きく報道されるにもかかわらず、早期警報システム、避難インフラ、建築基準のおかげで世界のサイクロン死亡のごく一部しか占めていません — 主要な例外は、避難が不完全だった高潮事象（カトリーナ）と、公式死者数が争われている暴風雨後の連鎖的機能不全（マリア）です。長期平均はまた1990年以前の巨大事象に支配されています。2000年を中心とした30年間の窓は、WMOの50年間の窓よりかなり低い年間数値を与え、これが不確実性帯が広い理由です。2024年の大西洋シーズンは、現代の米国の死者数が単調に減少しているわけではないことを思い出させます。ハリケーン・ヘリーンは米国で少なくとも250人を死亡させ（NHCの熱帯低気圧報告書によれば直接死175人、間接死72人、原因不明3人）、カトリーナ以降で最も死者の多い米国本土のハリケーンとなりました。注目すべきことに、ヘリーンの直接死の大半 — 175人中94人 — は、南アパラチア山脈の海岸から数百マイル内陸での降雨・河川・鉄砲水による淡水洪水によるもので、風（65人）や沿岸の高潮を上回りました。これは、高潮が常に米国のハリケーンによる死亡の主因であるという通念に反し、暴風雨の残骸が地形上で停滞する場所では内陸の曝露もゼロではないことを示しています。

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比較対象:

1970-2021年の50年間の窓で、WMOはグローバルに熱帯低気圧による779,324人の死亡を帰属させています。1日あたり平均43人、年間およそ15,700人です。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8,900人に1人です。同じグローバルスコープでの生涯津波リスクの約3倍高く、グローバル生涯地震リスクの約3分の1です。米国の生涯竜巻リスクの数百倍高く、これがほとんどのアメリカ人読者が持つ最も近い国内自然災害比較です。

熱帯低気圧の数字を珍しくしているのは、窓をスライドさせたときにいかに動くかです。1970年のBholaサイクロン（現在のバングラデシュ）は一夜にして300,000から500,000人を殺しました。2004年のインド洋津波全体を上回ります。2008年のサイクロンNargisはミャンマーでさらに138,000人を殺しました。これら2つのイベントだけでWMOの50年間の総数の大部分を占めています。それらを除くと、1990-2020年の平滑化平均は数千人/年であり、5桁の中盤ではありません。これは統計的好奇心ではなく、政策分析者がサイクロン死亡率は解決する場所では解決された問題であると主張する理由そのものです。バングラデシュ自身のイベントあたり死亡者数は、嵐の頻度が増加しているにもかかわらず1970年代から2000年代にかけておよそ2桁低下しました。早期警報システム、サイクロンシェルター、組織的避難にほぼ完全に駆動されています。地震と同様にここでも政策が機能します。ハザードは変わりませんが、死亡率は変わります。

地域的不均一性が、グローバルの数字が個々の読者にとってほぼ無意味である主な理由です。熱帯低気圧リスクは本質的に沿岸かつ低緯度のストーリーであり、少数の曝露された海岸線に集中しています。ベンガル湾、フィリピンと沿岸東南アジア、カリブ海です。ダッカまたは沿岸タクロバンまたは低地プエルトリコの住民は、グローバル平均を1桁から2桁上回る年間リスクに直面しています。米国メキシコ湾岸の住民は避難インフラのおかげでそれよりも有意に低いリスクに直面していますが、Katrina（約1,800人の死亡）とMaria（約3,000人）はインフラが間違ったタイミングで失敗した場合に何が起こるかを示しています。ワルシャワ、デンバー、ラサの住民は本質的にゼロの熱帯低気圧リスクに直面しています。最初のグループにとって見出しの数字は過小評価です。最後のグループにとってはデバンクされた恐怖です。そしてグローバルの「8,900人に1人」の数字は特定の誰にも属しません。

関連する豆知識

熱帯低気圧は世界で年間約15,700人を死亡させ、平均的な成人の生涯リスクは約8,900分の1だ。米国の成人の約29.8%が壊滅的なハリケーンを恐れているが、死亡率はその不安をはるかに下回る。

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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。

2/4 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] World Meteorological Organization (WMO) — Tropical Cyclone — Topic Page 検証済み
    Tropical Cyclone — Topic Page
    統計値
    1,945 disasters attributed to tropical cyclones over the 50 years 1970-2021, killing 779,324 people — an average of 43 deaths per day, or roughly 15,700 per year.
    抜粋
    “"Over the past 50 years, 1,945 disasters have been attributed to tropical cyclones, which killed 779,324 people and caused US$ 1.4 trillion in economic losses – an average of 43 deaths and US$ 78 million in damages daily." ”
    出典データ
    2023-05-22
    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
    WMO's 50-year total of 779,324 deaths / 50 ≈ 15,587 deaths per year, which we round to ~15,700. Annual per-capita risk ≈ 15,700 / 8,000,000,000 ≈ 1.96e-6; compounded over 60 adult years ≈ 1.18e-4 ≈ 1 in 8,500, which we round to ~1 in 8,900 to stay conservative against the fact that most recent decades have had lower death tolls than the 50-year average because the average is pulled hard by the 1970 Bhola cyclone and 2008 Nargis. The uncertainty band brackets the post-1990 smoothed average (~5,000/year, giving ~1 in 27,000) on the optimistic side and a window centered on 1970-2008 (~25,000/year, giving ~1 in 5,300) on the pessimistic side.
    独立性
    WMO's topic page and WMO's 2023 press release (cited below) both draw from the same underlying WMO/CRED Atlas of Mortality and Economic Losses from Weather, Climate and Water Extremes, so treat them as a single authoritative source chain with two presentation layers rather than two fully independent estimates.
  2. [2] World Meteorological Organization (WMO) press release, drawing on WMO/CRED EM-DAT data — Economic costs of weather-related disasters soars but early warnings save lives 検証済み
    Economic costs of weather-related disasters soars but early warnings save lives
    統計値
    Over 1970-2021, Bangladesh recorded 520,758 deaths from 281 weather/climate/water-related events (the highest national toll in Asia, overwhelmingly driven by tropical cyclones); Cyclone Nargis in Myanmar (2008) killed 138,366; total weather-related disasters caused >2 million deaths and US$4.3 trillion in economic losses globally.
    抜粋
    “"Extreme weather, climate and water-related events caused 11 778 reported disasters between 1970 and 2021, with just over 2 million deaths and US$ 4.3 trillion in economic losses. ... Bangladesh has the highest death toll in Asia with 520 758 deaths due to 281 events. ... Tropical cyclone Nargis in 2008 led to 138 366 deaths." ”
    出典データ
    2023-05-22
    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 as the geographic breakdown anchor. Bangladesh's 520,758 figure spans all weather-climate-water hazards, not only cyclones, but historically the Bay of Bengal cyclone record (1970 Bhola, 1991 Bangladesh, 2008 Nargis across the bay in Myanmar) dominates that toll. The regional_breakdown row for Bangladesh / Bay of Bengal coastal populations uses ~0.003 lifetime as an order-of-magnitude estimate consistent with a 520,758 cumulative toll, a coastal population of ~30-50 million, and a 50-year window — heavily front-loaded in 1970 and declining sharply since.
    独立性
    Same WMO/CRED underlying dataset as the topic page above. Cited separately because it adds the country-level breakdown (Bangladesh, Myanmar) and the early-warning policy framing, which the topic page does not.
  3. [3] The Lancet Planetary Health (2023) — Global short-term mortality risk and burden associated with tropical cyclones from 1980 to 2019
    Global short-term mortality risk and burden associated with tropical cyclones from 1980 to 2019
    統計値
    ~97,430 excess deaths per decade globally from tropical cyclone exposure (1980-2019), ~9,700/year; 6% mortality increase in 2 weeks post-exposure
    抜粋
    “"Tropical cyclone exposure was associated with a 6% increase in mortality in the first 2 weeks following exposure." ”
    出典データ
    2023-08-01
    アクセス日
    2026-04-12 · アーカイブ版
    計算過程
    Uses excess-mortality time-series methodology across 341 locations in 14 countries — genuinely independent of the WMO/CRED disaster-database approach. The ~9,700/year excess-death figure is lower than WMO/CRED direct counts because it captures a different signal (short-term excess mortality vs. reported disaster deaths).
    独立性
    Fully independent of WMO/CRED — different methodology (epidemiological time-series vs disaster database), different authorship, different data sources.
  4. [4] NOAA National Hurricane Center — National Hurricane Center Tropical Cyclone Report — Hurricane Helene (AL092024)
    National Hurricane Center Tropical Cyclone Report — Hurricane Helene (AL092024)
    統計値
    Hurricane Helene caused at least 250 fatalities in the United States — 175 direct, 72 indirect, and 3 of unknown cause — making it the deadliest hurricane in the contiguous U.S. since Katrina (2005). Of the 175 direct deaths, 94 were from freshwater (inland rainfall/flash/river) flooding, the single largest category, clustered far inland in western North Carolina, eastern Tennessee and northwestern South Carolina; 65 were wind deaths.
    抜粋
    “"Helene is responsible for at least 250 fatalities in the United States (including at least 175 direct deaths), making it the deadliest hurricane in the contiguous U.S. since Katrina in 2005. ... In addition to the 175 direct and 72 indirect fatalities, 3 people died of unknown causes related to Helene, which brings the total number of Helene-related fatalities in the United States to 250. ... The freshwater flooding fatalities were clustered in western North Carolina, eastern Tennessee and northwestern South Carolina." ”
    出典データ
    2025-03-19
    アクセス日
    2026-06-14 · アーカイブ版
    計算過程
    US-scope single-season evidence, not used to revise the global headline (which is a 50-year global average on the global_adult_lifetime axis). Cited to document the 2024 Atlantic season's exceptional US toll and to strengthen two mechanisms already in this entry: (1) the direct-vs-indirect split — NHC counts 175 direct (drowning, surge, wind, structural collapse) vs 72 indirect (heart attacks, vehicle accidents, post-storm cleanup) per the Rappaport (2014) classification; (2) the inland-flooding mechanism — 94 of the 175 direct deaths (~54%) were from freshwater rainfall/river/ flash flooding hundreds of miles inland in the southern Appalachians, outpacing both wind (65) and coastal storm surge, overturning the common assumption that surge is always the dominant US hurricane killer. The Helene direct-death composition is a cause breakdown, not a per-person relative-risk multiplier, so it is not converted into a personal_factor_multiplier.
    独立性
    Independent primary US-agency post-event analysis (NOAA NHC), distinct from the WMO/CRED global disaster database and the Lancet excess-mortality study. US-scope only — does not bear on the global headline figure.

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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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