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感じる恐怖 vs. 実際の確率

次のパンデミックで死亡する確率はどのくらいですか？

生涯確率 · 世界

~210分の1

生涯確率 0.5%

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 2026-05-10
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
4/5
D2 出典の権威性
5/5
D3 算術
3/5
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 4.5/5
Source Peer-reviewed study · Proceedings of the National Academy of Sciences / Marani M, Katul GG, Pan WK, Parolari AJ
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 22 1 in 692

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  1. あなたの要因

≈ 同じくらいの確率

An abstract waveform shape rising and falling against a pale background, flat vector illustration.

認知リスク

COVID後のパンデミックリスクの認識は、ほぼ完全に直近性によって形作られています。高所得国のほとんどの成人は今や、パンデミックが生涯のうちに「起こりうる」あるいは「起こりやすい」とさえ認めており、これはパンデミックリスクがテロ、飛行機事故、暴力犯罪をはるかに下回っていた2020年より前の世論調査からの急激な変化です。しかし認識された確率には独特の構造があります。それは、任意の年についての保険数理的推定値よりも高い（COVIDがまだ鮮明であるため）と同時に、累積生涯推定値よりも低い（ほとんどの人は「次のもの」が数十年先であり、医学が対処してくれると想定するため）のです。正味の効果は、集団レベルではおおむね現実に沿うものの、裾では大きく外れる認識です。すなわち、SARS-CoV-2より致死性の高い病原体の可能性を過小評価し、COVIDの正確な再来の可能性を過大評価するのです。

概算: 米国成人の41.2%が新たなパンデミックまたは流行を恐れている、または非常に恐れていると回答している（Chapman Survey 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

COVID規模のパンデミックの年間確率は約2%（Marani et al. PNAS 2021、修正前）、修正後は約0.5-1%、1918年規模の事象では約0.3-1.9%

世界全体、新規パンデミック事象の確率

計算を表示

これは前方予測の推定値であり、遡及的なcovid-death-cumulative項目とは区別されます。計算は二段階で進みます。(1) パンデミックが発生する年間確率：Marani et al.（PNAS 2021）はCOVID規模の事象について年間約2%と推定しましたが、2023年の修正はコーディングエラーが確率を過大に膨らませたと指摘しました。修正後の推定値と独立した分析（CGDEV、Disease Control Priorities）は、世界全体で1 millionを超える死者をもたらすパンデミックについて、年間およそ0.5-1.5%の範囲に収束します。中点として年間約0.75%を用います。(2) 条件付き死亡率：COVID-19は急性期に世界の成人のおよそ400分の1を死亡させました（covid-death-cumulativeを参照）。将来のパンデミックはより致死的にもより致死性が低くもなりえます。歴史的範囲は1918年インフルエンザ（世界人口の約30分の1）からH1N1 2009（約10,000分の1）にまで及びます。1回のパンデミック事象あたり世界の成人の約150分の1というモデル上の仮定を用います——これは歴史的範囲内にあり、その幾何平均（約550分の1）をやや上回る（すなわちより深刻な）判断であり、改善された医学的対策の緩和効果よりも、より感染力が強いか致死性の高い病原体の可能性を重く見た、意図的に慎重な仮定です。合わせると、パンデミックで死亡する年間確率 ≈ 0.0075 x (1/150) ≈ 5.0 x 10^-5。残り59年の成人期にわたって複利計算すると：1 - (1 - 0.000050)^59 ≈ 0.00295。ただしMarani et al.は、人獣共通感染症のスピルオーバーの加速により、パンデミックの頻度が今後数十年で約三倍に増加していることも見出しました。この増加傾向を約1.6倍で上方修正すると、約0.0048、すなわちおよそ210分の1となります。発生確率と条件付き死亡率の両方が深く不確実であるため、不確実性の幅は広くなっています。

注意事項: この項目は前方予測であり、したがって遡及的な項目よりも本質的に不確実性が高くなります。約210分の1という生涯リスクの中心推定値は、二つの深く不確実な入力に基づ…

この項目は前方予測であり、したがって遡及的な項目よりも本質的に不確実性が高くなります。約210分の1という生涯リスクの中心推定値は、二つの深く不確実な入力に基づいています。すなわち、パンデミックが発生する年間確率（修正後で約0.75%、手法とトレンド調整によってはおそらく0.5-3.3%）と、1事象あたりの条件付き死亡率（世界の成人の約150分の1、歴史的範囲は10,000分の1から30分の1に及ぶ）です。いずれの入力の小さな変化も生涯の数値に大きな変化をもたらし、それゆえ不確実性の幅は0.001（1,000分の1）から0.02（50分の1）にまで及びます。Marani et al.の2023年の修正は、これらの推定値の脆弱性についての警告です。すなわち、たった一つのコーディングエラーが見出しの確率を半減させたのです。この項目は、covid-death-cumulative（遡及的）や季節性インフルエンザの項目（パンデミックではなく常在的な死亡を扱う）とは区別されます。「次のパンデミック」の候補病原体には、H5N1鳥インフルエンザ（2024-2025年時点で米国の乳牛群において持続的な哺乳類間伝播を示している）、新型コロナウイルス、薬剤耐性菌（AMR経路）、およびWHOの重点病原体計画における包括的な「Disease X」が含まれます。この項目は、どの病原体がいつ現れるかについては何も予測しません——それは単に、歴史的および統計的記録を生涯確率の範囲へと変換するだけです。

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比較対象:

パンデミック再発の統計的枠組みは、ほとんどの読者が想定しているよりも新しいものです。Marani、Katul、Pan、およびParolariは、2021年8月にPNASで、1600年から現在までの主要な疫病のデータセットを収集し、歴史的なパンデミック頻度に関する初の厳密な極値分析を発表しました。その結果、COVID規模のパンデミックの年間発生確率は約2%であり、これは任意の20年間で約38%の確率があることを示唆しています。2023年の修正では、確率をほぼ半減させるコーディングエラーが特定され、修正後の推定値は約0.75-1% per yearとなりました。Center for Global Development（より広範な手法を使用し、年間2.5-3.3%）およびDisease Control Priorities project（約1000万人の死者をもたらすパンデミックに対し年間4.2%）による独立した分析は、修正されたMaraniの数値を上から挟んでいます。手法間の収束が重要なシグナルです。どの枠組みを用いるかにかかわらず、大規模なパンデミックの年間発生確率は**0.5-3%**の範囲にあり、25年間の累積確率は「ない」よりも「ある」可能性が高いです。

より難しい問題は、パンデミックが発生するかどうかではなく、それがどれほど致命的であるかです。COVID-19は、急性期（2020-2022年）に世界中の成人約400人に1人を死亡させました。これは1918年のインフルエンザパンデミック（世界人口の約30人に1人）よりもはるかに致死性が低いですが、2009年のH1N1パンデミック（約10,000人に1人）よりもはるかに致死性が高いです。次の事象の候補病原体リスト — 米国の乳牛で持続的な哺乳類間伝播が確認されたH5N1鳥インフルエンザ、コウモリ・センザンコウ・ハクビシンを宿主とする新型コロナウイルス、抗生物質開発のパイプラインを上回る耐性プロファイルを持つ薬剤耐性菌 — は、同様の致死性範囲にわたります。発生確率（年間約0.75%）と条件付き死亡率（歴史的範囲の幾何平均、1回の事象あたり約150人に1人）を生涯の数値に変換すると、将来のパンデミックで世界中の成人が死亡する前方予測リスクは約210人に1人となります。これは、COVID-19の過去の累積数値に匹敵し、季節性インフルエンザで死亡する生涯確率の約5倍高いです。

トレンドラインは、この項目を単純な保険数理的分析から区別する詳細です。Maraniらは、過去50年間で、森林伐採、都市化、工場式畜産、野生動物肉取引、および気候変動による病原体媒介生物の生息域拡大によって、新規病原体の出現率が約3倍に増加していることを発見しました。2023年の修正はこの方向性に関する発見に影響を与えませんでした。この傾向が続き、人獣共通感染症のスピルオーバー防止における構造的な介入が実現しない場合、2050年の年間パンデミック確率は2025年よりも著しく高くなり、今日の20歳にとっての生涯リスクは見出しの数値が示唆するよりも高くなるでしょう。これが、この項目が過小評価されているとタグ付けされている理由です。それは、一般の人々がパンデミックが発生することを知らないからではなく、前方予測の確率範囲がほとんどの直感が受け入れるよりも大きく、その傾向が悪い方向に進んでいるからです。

関連する豆知識

将来のパンデミックで死亡する生涯の確率は約 1 in 210 lifetime（世界の成人）。米国の成人の 41.2% が新たなパンデミックを恐れている、または非常に恐れていると回答する一方、COVID規模の事象が起きるモデル上の年間確率は 0.5-1% 付近にとどまる。

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。

  1. [1] Proceedings of the National Academy of Sciences / Marani M, Katul GG, Pan WK, Parolari AJ — Intensity and frequency of extreme novel epidemics
    Intensity and frequency of extreme novel epidemics
    統計値
    Probability of a pandemic with similar impact to COVID-19: ~2% per year (pre-correction); probability of a 1918-scale pandemic: 0.3-1.9% per year; pandemic frequency increasing roughly threefold in coming decades due to accelerating zoonotic spillover
    抜粋
    “"The probability of a pandemic with similar impact as COVID-19 is about 2% in any year, meaning that someone born in the year 2000 would have about a 38% chance of experiencing one by now. [...] The probability of novel disease outbreaks will likely grow three-fold in the next few decades." ”
    出典データ
    2021-08-31
    アクセス日
    2026-04-18 · アーカイブ版
    計算過程
    Marani et al. assembled a global dataset of epidemics from 1600 to present and used extreme-value statistics to estimate occurrence probabilities. The headline ~2%/year for a COVID-scale event was the most-cited result. A 2023 correction (PNAS 120(19):e2302169120) identified a code error that inflated probabilities by roughly 2x, reducing the COVID-scale annual probability to roughly 0.75-1%. The corrected estimates are used in this entry's calculation. The finding that pandemic frequency is increasing ~3x is based on the accelerating rate of novel pathogen spillover events over the past 50 years and is directionally supported by independent analyses (CEPI, WHO priority pathogen reviews).
    独立性
    Marani et al. is the primary statistical analysis of historical pandemic frequency. It is methodologically independent of the WHO and NCBI/Disease Control Priorities sources, which use different frameworks (expert elicitation, epidemiological modelling) rather than extreme-value statistics.
  2. [2] Proceedings of the National Academy of Sciences — Correction for Marani et al., Intensity and frequency of extreme novel epidemics
    Correction for Marani et al., Intensity and frequency of extreme novel epidemics
    統計値
    Code erroneously computed number of epidemics per year by summing events in two subsequent years, resulting in inflated probabilities and lower mean recurrence intervals
    抜粋
    “"The code erroneously computed the number of epidemics in one year by summing the number of events in two subsequent years. This resulted in an inflated number of events/year and, as a consequence, in larger probabilities of occurrence and lower mean recurrence intervals." ”
    出典データ
    2023-05-02
    アクセス日
    2026-04-18 · アーカイブ版
    計算過程
    The 2023 correction is critical context for interpreting the Marani et al. 2021 headline figures. The coding error roughly doubled the estimated annual probability, meaning the widely cited "2% per year" should be read as closer to 0.75-1% per year post-correction. This entry uses the corrected range. The directional finding — that pandemic frequency is increasing — was not affected by the correction.
    独立性
    This is a correction to the Marani et al. 2021 paper, not an independent source. Included because the correction materially changes the headline probability used in the normalised calculation.
  3. [3] Disease Control Priorities, Third Edition / Jamison DT, Gelband H, et al. — Pandemics: Risks, Impacts, and Mitigation
    Pandemics: Risks, Impacts, and Mitigation
    統計値
    In any given year, ~1% probability of an influenza pandemic causing nearly 6 million pneumonia/influenza deaths (8 per 10,000) or more; ~3% probability of a 2009-Swine-flu-scale event (0.2-0.8 per 10,000); influenza pandemics occur on average once every 25-30 years
    抜粋
    “"In any given year, the probability of an influenza pandemic causing nearly 6 million pneumonia and influenza deaths (8 deaths per 10,000 persons) or more globally is 1 percent. [...] An influenza pandemic having the global mortality rate observed during the 2009 Swine flu pandemic (0.2–0.8 deaths per 10,000 persons) or worse has about a 3 percent probability of occurring in any given year." ”
    出典データ
    2017-11-27
    アクセス日
    2026-04-18 · アーカイブ版
    計算過程
    The Disease Control Priorities estimate of ~1%/year for an influenza pandemic causing ~6 million deaths is in the same range as the Marani post-correction estimate, using a different methodology (expert elicitation and historical analogy rather than extreme-value statistics) and a different threshold (~6 million influenza deaths). DCP also reports a ~3%/year probability of a 2009-Swine-flu-scale event and notes that influenza pandemics occur on average once every 25-30 years. This source anchors the central-to-lower end of the uncertainty band and validates the order of magnitude: both frameworks agree that a major pandemic within a 25-year window is plausible.
    独立性
    Methodologically independent of Marani et al. — uses expert elicitation and epidemiological modelling rather than extreme-value statistics on historical data. Published before COVID-19, so it is also independent of any pandemic-recency bias.
  4. [4] Center for Global Development — How Big Is the Risk of Epidemics, Really?
    How Big Is the Risk of Epidemics, Really?
    統計値
    In any given year, ~4.2% probability of a respiratory pandemic causing ~10 million deaths; 35% probability in a given decade; 66% probability over a 25-year period; respiratory epidemics likely to cause ~2.5 million deaths per year on average
    抜粋
    “"In any given year, there's a 4.2 percent probability of a respiratory pandemic causing ~10 million deaths. That amounts to a 35 percent probability in a given decade, and a 66 percent probability over a 25-year period." ”
    出典データ
    2021-09-01
    アクセス日
    2026-04-18 · アーカイブ版
    計算過程
    CGDEV's analysis synthesises multiple pandemic-frequency estimates and reports a 4.2% annual probability of a respiratory pandemic causing ~10 million deaths, amounting to a 35% probability in a given decade and a 66% probability over a 25-year period. This is higher than the Marani post-correction estimate (0.75-1%) because CGDEV uses a lower death threshold (~10 million) and incorporates the accelerating trend in zoonotic spillover. The 66% probability within 25 years is the figure most useful for the lifetime calculation. This entry uses the lower-threshold Marani/DCP figures for the central calculation and the CGDEV figures for the upper uncertainty bound.
    独立性
    Independent of Marani — CGDEV synthesises a broader literature and uses different modelling assumptions. Partially dependent on the Disease Control Priorities framework as one input.

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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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