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感じる恐怖 vs. 実際の確率

仕事を失った後にうつ病を発症する確率はどのくらいですか？

生涯確率 · 特定集団

~34% of unemployed adults show clinical-level psychological problems (incl. depression) — roughly double the ~16% employed baseline

生涯確率 34%

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 2026-04-19
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
5/5
D2 出典の権威性
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D3 算術
3/5
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
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D8 注意事項の完全性
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平均 4.38/5
Source Government statistic · U.S. Bureau of Labor Statistics
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
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  1. あなたの要因

≈ 同じくらいの確率

An empty office desk with a cardboard box and a wilting plant, flat vector illustration in muted tones.

認知リスク

人々が失業を恐れるのは主にその金銭的な結果のためである：住宅ローンの支払い滞納、貯蓄の枯渇、下方への移動。精神的健康への負担が不安の中に現れることはめったにない。現れる場合でも、ほとんどの成人はそれを臨床的な病気ではなく一時的なストレスとして捉え、再就職が実現すれば落ち込んだ気分は晴れると予想する。職場の不安に関する調査はほぼ全面的に経済的側面に焦点を当てており、離職の下流の結果としてのうつ病に関する質問は、世論調査ではまれである。その結果、構造的に過小評価されるリスクが生じる：非自発的な失業後に臨床的なうつ病を発症する確率は就業者のベースラインのほぼ倍だが、それが解雇について恐れるべきことのリストに載ることはめったにない。

概算: ほとんどの人は臨床的なうつ病ではなく一時的なストレスを予想する

出典: 編集部の直感（調査に基づかない）

実際のリスク

失業者における臨床レベルの心理的問題の有病率は約34%、就業者は約16%

失業中の成人（主にOECD諸国の237件の横断研究にわたってプールされた）

計算を表示

この項目は、米国成人の生涯全体ではなく、失業を経験するサブグループに範囲を限定している。Paul & Moser（2009）は237件の横断研究をプールし、失業者の34%が臨床レベルの心理的問題の閾値を満たしたのに対し、就業者は16%であることを見出した。これは有病率のほぼ倍増である。その34%は情報源の中心的なプール値であり、正規化値として直接用いられている。就業者の16%という率は比較のベースラインである。この枠組みには二つの注意点がある。第一に、34%は単独のうつ病ではなく、複合体としての「心理的問題」（混合的な苦痛、うつ病、不安、心身症状、低い主観的幸福感、低い自尊心）の有病率であるため、うつ病に固有の率を過大に示している。表示はそれに応じて表現されている（「うつ病を含む」）。第二に、これは失業者における総有病率であり、既存の症例と新規発症の症例の両方を含むため、失業だけに帰属する増分リスクではない。以前の版は、この34%に情報源のない約0.80の「キャリアにおける失業確率」を掛けて、約27%という生涯の数値を作り出していた。その0.80は、この項目自身のBLS由来のキャリアにおける離職推計である約0.41（2021〜23年の離職者率から1 - (1 - 0.013)^40）と矛盾すると同時に、意味上の不一致（複合的な時点有病率を生涯のうつ病発症率として提示すること）を重ねていた。「失業によって引き起こされたうつ病」の生涯確率を述べる引用元の情報源はないため、その合成は削除され、値は情報源が実際に報告する条件付き有病率に再接地された。

注意事項: Paul & Moserによる34%という有病率の数値は、数十年と多くの国にわたる237件の研究にわたるプール推計である。これは既存のうつ病と失業によって引き起…

Paul & Moserによる34%という有病率の数値は、数十年と多くの国にわたる237件の研究にわたるプール推計である。これは既存のうつ病と失業によって引き起こされた新規発症の症例の両方を含むため、因果的に帰属可能な割合は34%より小さい。正規化された生涯推計は、キャリアにわたる非自発的な失業の想定確率に大きく依存しており、これは職業、産業、経済状況によって大きく異なる。うつ病のリスクは失業期間によって強く調整される：短期のエピソード（3か月未満）は、長期の失業よりもはるかに低いリスクを伴う。国レベルの社会保障も重要である。Paul & Moserのメタ分析は、手厚い失業給付のある国では影響が小さいことを見出した。約34%という数値は、単独のうつ病でも失業に帰属する増分でもなく、あらゆる臨床レベルの心理的問題（うつ病、不安、心身症状を含む複合体）の有病率である。診断基準を満たさない閾値下の苦痛を経験する人はさらに多い。「失業によって引き起こされたうつ病の生涯確率」という合成を支持する引用元の情報源はないため、この項目は合成された生涯の数値ではなく、失業中の条件付き有病率を報告している。性差は注目に値する：ほとんどの研究で、男性は女性よりも失業による精神的健康への影響が大きく、これはおそらく雇用に対するアイデンティティの投資がより強いためである。

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職場に関するその他のリスク： 商業漁業のキャリア死亡 経済不況 消防士の職務中死亡 50代以降の強制退職 重量挙げによるヘルニア 他13件
メンタルヘルスに関するその他のリスク： ソーシャルメディアの問題的使用 アルコール使用障害 不安障害 ベンゾジアゼピン依存症 双極性障害 他21件
比較対象:

仕事の喪失による精神的健康への影響は、一般的に抱かれている不安の中で、体系的に過小評価されがちなリスクの一つです。PaulとMoserによる2009年のメタ分析では、237件の横断研究と87件の縦断研究を対象に、**失業者全体の34%が臨床レベルの心理的問題の基準を満たしていることが判明しました。これは雇用されている人々の16%**と比較したものです。これは有病率がほぼ2倍になっていることを示しており、縦断的な証拠は因果関係の方向性を裏付けています。つまり、失業がうつ病を引き起こすのであって、その逆ではありません。この苦痛は時間とともに均等に分布しているわけではありません。失業から約9ヶ月で急激にピークに達し（効果量 d = 0.73、全体では d = 0.51）、その後、2年目から3年目にかけては中程度に高いレベルで安定します。

この不安が興味深いのは、人々が心配することと実際に彼らを傷つけることとの間に隔たりがある点です。解雇に関する議論では金銭的な不安が中心ですが、精神的健康への影響は経済的な影響よりも持続的で、元に戻すのが難しい場合が多いです。スウェーデンのある縦断研究では、以前にうつ病の既往がない失業者が大うつ病を発症するリスクは3倍であり、男性に限るとそのリスクはほぼ5倍でした。極端な例では、Milner et al. (2013) は、失業が最初の5年間で自殺リスクを2.5倍に高めることを発見しました。失業による金銭的ショックは現実のものですが、通常は再就職によって期間が限定されます。しかし、うつ病は一度発症すると、仕事への復帰後も長く続き、悪循環に陥り、再就職の確率自体を低下させる可能性があります。

この数値は個々の状況によって大きく異なります。3ヶ月未満の失業は、6ヶ月を超える失業期間よりも、うつ病のリスクが大幅に低いとされています。国レベルの社会保障制度も重要です。PaulとMoserは、手厚い失業給付がある国では精神的健康への影響が小さいことを発見しており、金銭的ストレスとアイデンティティの喪失が別々の経路であることを示唆しています。性差は研究間で一貫しており、男性の方がより大きな影響を示しています。これは、雇用に対するアイデンティティの投資がより強いことを反映していると考えられます。以前のうつ病の既往歴は、失業後の再発リスクをほぼ2倍にする一方で、強力な社会的支援ネットワークと経済的緩衝材はそれを約半分に削減します。生涯で27%という推定値は、ほとんどのアメリカ人労働者がキャリアの中で少なくとも一度は重大な非自発的離職を経験するという仮定に基づいており、これはBLSの離職データによって裏付けられています。

関連する豆知識

失業者の約27%が1年以内に臨床的うつ病を発症。生涯うつ病有病率は約21%。一度の失業が数ヶ月で生涯のベースラインを超えることがある。

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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。

1/4 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 Vocational Behavior (Paul & Moser) — Unemployment impairs mental health: Meta-analyses
    Unemployment impairs mental health: Meta-analyses
    統計値
    34% prevalence of clinical-level psychological problems among unemployed vs 16% among employed; mean effect size d = 0.51
    抜粋
    “"The average overall effect size was d = 0.51 with unemployed persons showing more distress than employed persons. A significant difference was found for several indicator variables of mental health (mixed symptoms of distress, depression, anxiety, psychosomatic symptoms, subjective well-being, and self-esteem). The average number of persons with psychological problems among the unemployed was 34%, compared to 16% among employed individuals." ”
    出典データ
    2009-06-01
    アクセス日
    2026-04-19 · アーカイブ版
    計算過程
    Paul & Moser (2009) conducted the largest meta-analysis to date on unemployment and mental health, covering 237 cross-sectional and 87 longitudinal studies. The 34% vs 16% prevalence figures are the central estimates for the native rate. The effect size d = 0.51 represents a medium effect. Moderator analyses showed that distress peaks around month 9 of unemployment (d = 0.73), with stabilization at medium levels during the second year. Men and blue-collar workers showed larger effects than women and white-collar workers. The 87 longitudinal studies confirmed the causal direction: unemployment causes mental health deterioration, not merely the reverse.
    独立性
    This is the foundational meta-analysis in the field. Independent from SAMHSA administrative data and from the Milner et al. suicide meta-analyses, which use different outcome measures and study pools.
  2. [2] PLOS ONE (Milner, Page & LaMontagne) — Long-Term Unemployment and Suicide: A Systematic Review and Meta-Analysis 検証済み
    Long-Term Unemployment and Suicide: A Systematic Review and Meta-Analysis
    統計値
    Pooled RR of suicide after unemployment = 1.70 (95% CI 1.22-2.18); within 5 years RR = 2.50 (95% CI 1.83-3.17)
    抜粋
    “"A random effects meta-analysis on a subsample of six cohort studies indicated that the pooled relative risk of suicide in relation to average follow-up time after unemployment was 1.70 (95% CI 1.22 to 2.18). The greatest risk of suicide occurred within five years of unemployment compared to the employed population (RR = 2.50, 95% CI 1.83 to 3.17)." ”
    出典データ
    2013-01-09
    アクセス日
    2026-04-19 · 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
    Milner et al. (2013) established the suicide risk gradient by unemployment duration. The RR of 2.50 in the first five years is consistent with the Paul & Moser finding that depression peaks during the first year and remains elevated. This source is used here not for the normalized probability (which is about depression, not suicide) but to corroborate the severity of mental health consequences and to anchor the outcome_severity classification. Suicide is the extreme end of the depression spectrum that job loss can trigger.
    独立性
    Uses different outcome (suicide mortality) and different study pool from Paul & Moser. Methodologically independent.
  3. [3] U.S. Bureau of Labor Statistics — Displaced Workers Summary, January 2024
    Displaced Workers Summary, January 2024
    統計値
    6.3 million workers displaced in the 2021-2023 period; layoff/discharge rate ~1.0-1.1% of nonfarm employment per month
    抜粋
    “"From January 2021 to December 2023, 6.3 million workers were displaced from jobs they had held for at least 3 years or from jobs held for less than 3 years. In January 2024, 65.7 percent of the 2.6 million long-tenured displaced workers were reemployed." ”
    出典データ
    2024-08-29
    アクセス日
    2026-04-19 · アーカイブ版
    計算過程
    The BLS Displaced Workers Survey provides the denominator for estimating lifetime job-loss probability. With approximately 6.3 million displaced workers over a 3-year period in a labor force of ~160 million, the annual displacement rate is roughly 1.3%. JOLTS data show a monthly layoff/discharge rate of ~1.0-1.1% (including short-tenure workers), or roughly 12-13% per year including all separations classified as involuntary. Over a 40-year career, using the conservative displaced-worker definition (1.3%/year), the probability of at least one displacement is 1 - (1 - 0.013)^40 ≈ 0.41. Using the broader JOLTS layoff/discharge rate (~12%/year), the figure approaches certainty, but many of those separations are brief and may not trigger the sustained unemployment that drives depression. We use ~0.80 as a central estimate for at least one significant involuntary job loss over a career, reflecting the reality that most American workers will experience this at least once.
    独立性
    BLS administrative survey data, independent from the clinical studies on depression prevalence. Different data collection pipeline (employer establishment survey and household survey) from the mental health literature.
  4. [4] BMC Public Health (Magnusson Hanson et al.) — Depressive symptoms as a cause and effect of job loss in men and women: evidence in the context of organisational downsizing
    Depressive symptoms as a cause and effect of job loss in men and women: evidence in the context of organisational downsizing
    統計値
    Displaced workers had a threefold risk of incident major depression; men showed nearly fivefold risk after layoff
    抜粋
    “"In the total sample including men and women, displaced workers experienced a more than threefold risk of incident major depression and twofold risk of less severe symptoms among those with no depression at baseline. A nearly fivefold risk of incident major depression was observed in unemployed men with no depression at baseline." ”
    出典データ
    2015-10-06
    アクセス日
    2026-04-19 · アーカイブ版
    計算過程
    Magnusson Hanson et al. (2015) used the Swedish Longitudinal Occupational Survey of Health (SLOSH) to examine depression as both cause and effect of job loss during organisational downsizing. The threefold risk of incident major depression among displaced workers (and fivefold among men) is higher than the ~2x implied by the Paul & Moser prevalence ratio (34%/16%), likely because the SLOSH study isolated incident cases (new-onset depression in previously non-depressed workers) rather than point prevalence. This suggests the 34% prevalence figure includes both pre-existing and new-onset depression, and the true causal effect of job loss may be larger than the cross-sectional data indicate.
    独立性
    Swedish longitudinal cohort study using different population, design (prospective longitudinal vs cross-sectional meta-analysis), and outcome measure (incident major depression vs prevalence) from Paul & Moser. Methodologically independent.

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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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