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感じる恐怖 vs. 実際の確率

スマホに気を取られて自転車事故に遭う確率は？

定量化されていません

信頼できる推定値なし

この問題について権威あるデータを調査しましたが、公表できる数値を見つけられませんでした。考えられる理由: 出典間で大幅な不一致がある、基礎データにバイアスがあることが判明している、または共通の基準に正規化できない文脈に依存している。

私たちが見落とした厳密な査読済み出典をご存知ですか？お知らせください。

交通 · レビュー済み 2026-05-24
証拠の質 4.13/5

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
3/5
D2 出典の権威性
5/5
D3 算術
5/5
D4 不確実性
4/5
D5 範囲
4/5
D6 文章
4/5
D7 認識の誠実性
3/5
D8 注意事項の完全性
5/5
平均 4.13/5
直接的な証拠
Source 信頼できる推定値なし
An empty bike lane viewed from above, with a faint phone-shaped outline drawn on the asphalt, flat vector illustration in muted tones.

「米国の成人サイクリストが生涯のうちにスマホによる注意散漫に起因する事故で負傷する確率はどの程度か」という問いへの正直な答えは、誰も知らないというものであり、その隔たりは暫定的ではなく構造的なものです。NHTSA の死亡事故分析報告システムは、サイクリストに衝突する注意散漫な運転者を記録しますが、事故時のサイクリスト自身のスマホ使用は記録しません。CDC の全国電子的傷害サーベイランスシステムは、2009 年から 2018 年の間に自転車関連の外傷性脳損傷で推定 596,972 件の救急外来受診を記録していますが、2021 年の MMWR 報告書は「NEISS-AIP の物語的記述は……傷害の状況について詳細または一貫した情報を提供していない」と率直に述べています。最も強固な査読付き事故リスク推定値はオランダのものです — Goldenbeld ら 2012 は、毎回携帯電子機器を使用するオランダの十代および若年成人サイクリストの自己報告事故オッズが、まったく使用しないサイクリストと比較して約 1.6〜1.8 倍高く、年配のサイクリストでは有意な効果は検出されなかったことを発見しました。Stavrinos ら 2017 のモバイル技術と事故リスクに関する系統的レビューは、組み入れ基準を満たす自転車研究を世界中でただ一つだけ特定し、それをメタ分析から除外しました。頼りにできる集約された効果量は存在しません。

文献が定性的に確立していることは一貫しています。de Waard ら 2010 のオランダ・グローニンゲンでの研究は、自転車走行中の電話通話が周辺視野を狭め、速度を落とし、認識される負荷とリスクを高めることを示しました。一方、テキストメッセージの送信は、試験されたすべての注意散漫条件の中で最大のパフォーマンス低下をもたらしました — 横方向位置のドリフト、長い反応時間、周囲交通への視線頻度の低下です。Wolfe ら 2016 のボストン観察研究では、4 つの交通量の多い交差点で観察時にサイクリストの 31.2% が注意散漫であり、聴覚的注意散漫（17.7%、ヘッドフォンおよびイヤホン）と視覚的または触覚的注意散漫（13.5%、手にある電話または他の物）にほぼ二分されることが判明しました。この行動は広範に見られ、サイクリストが直立を保ち衝突を回避するために使用する入力への影響は現実のものです。

文献が確立しておらず、おそらく現在利用可能な米国データからは確立できないのは、単一の生涯確率です。オランダが 2019 年 7 月に自転車走行中の手持ち電話使用を禁止した後でさえ、その禁止の学術的評価は、自転車走行中の電話使用によって何件の事故が引き起こされたかについての正確な数字はないと結論づけました。オランダの証拠は世界が持つ定量的回答に最も近いものであり、サイクリスト・年あたりの発生率ではなくサブグループにおける自己報告のオッズ比のレベルで存在しています — そしてオランダのサイクリストは、米国のサイクリストよりも 20〜30 倍高い人口移動シェアで保護されたインフラを走行しており、これがあらゆる直接的な転用を疑わしいものにしています。読者向けの率直な結論は定性的です。注意散漫は自転車のパフォーマンスを悪化させ、テキストメッセージの送信は通話よりも悪く、影響は若いサイクリストに集中し、結果は道路環境と相まって増大します — 米国のサイクリスト死亡の約 3 分の 2 がすでに発生している同じ幹線道路で。サイトは「調べたが、証拠は数字を支持していない」を覆い隠すべき欠落ではなく正当な状態として扱っており、これはそのような項目の一つです。

関連する豆知識

スマホで気を取られながらの自転車事故について、信頼できる一人当たりの確率は存在しない。証拠の方向は明確で、スマホ使用は事故リスクを高めるが、それを生涯確率に換算できる信頼できる米国の分母は存在しない。

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。

3/5 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] Ergonomics (Taylor & Francis), via PubMed — Mobile phone use while cycling: incidence and effects on behaviour and safety 検証済み
    Mobile phone use while cycling: incidence and effects on behaviour and safety
    統計値
    In Groningen, NL, 2.2% of observed cyclists were talking on a phone and 0.6% were texting or dialling; only 0.5% of accident-involved cyclists reported phone use at the time of the crash
    抜粋
    “"In Groningen 2.2% of cyclists were observed talking on their phone and 0.6% were text messaging or entering a phone number. In study 2, accident-involved cyclists responded to a questionnaire. Only 0.5% stated that they were using their phone at the time of the accident… Telephoning coincided with reduced speed, reduced peripheral vision performance and increased risk and mental effort ratings. Text messaging had the largest negative impact on cycling performance. Higher mental workload and lower speed may account for the relatively low number of people calling involved in accidents." ”
    出典データ
    2010-01-01
    アクセス日
    2026-05-24 · 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
    de Waard et al. 2010 is the foundational observational study on cyclist mobile phone prevalence in the Netherlands. It is cited here for two reasons: (1) it establishes that the behavioural effect of phone use on cycling performance is real and measurable (peripheral vision narrows, speed drops, perceived risk rises), and (2) the 0.5% self-report among crash-involved cyclists is not a crash-risk rate — it is a snapshot of what crashed cyclists recall doing, on a non-representative sample, in the Netherlands. Even if taken at face value, it cannot be converted to a US per-crash or per-cyclist-year probability because the denominator (total cycling-phone-use exposure-hours) is not measured. No conversion to native or normalized US-adult lifetime probability is performed.
  2. [2] Journal of Safety Research (Elsevier), via PubMed — The use and risk of portable electronic devices while cycling among different age groups 検証済み
    The use and risk of portable electronic devices while cycling among different age groups
    統計値
    Self-reported crash odds were ~1.6× higher for Dutch teen cyclists and ~1.8× higher for young adult cyclists who used portable electronic devices on every trip vs cyclists who never used them; no significant effect detected for middle-aged or older cyclists
    抜粋
    “"The odds of being involved in a bicycle crash are higher for teen cyclists (factor 1.6) and young adult cyclists (factor 1.8) who use electronic devices on every trip compared to cyclists who never use these devices. For middle-aged and older adult cyclists, the use of portable electronic devices was not a significant predictor of bicycle crashes, but frequency of cycling in demanding traffic situations was." ”
    出典データ
    2012-02-01
    アクセス日
    2026-05-24 · 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
    Goldenbeld et al. 2012 is the strongest peer-reviewed estimate of crash-risk elevation from cyclist device use. The reported odds ratios (1.6 and 1.8) are self-reported, age-stratified, and Dutch — they describe relative risk between "every trip" and "never" device users in the same age cohort, not absolute probability per trip or per year. The effect disappears in older cohorts, suggesting either behavioural compensation or selection. Multiplying any baseline US cyclist crash probability by ~1.7 would be inappropriate because (a) the underlying US baseline for distraction-attributable crashes does not exist, (b) Dutch cyclists ride on protected infrastructure that US cyclists do not, and (c) "every trip" device use is a behavioural extreme, not the modal phone-using cyclist. The OR is cited as qualitative direction evidence (distraction increases crashes for younger cyclists) without a quantitative US transfer.
  3. [3] Journal of Trauma Nursing (Wolters Kluwer), via PubMed Central — Distracted biking: an observational study
    Distracted biking: an observational study
    統計値
    Of 1,974 cyclists observed at 4 Boston intersections in summer 2016, 31.2% were distracted; 17.7% by auditory devices (headphones/earbuds) and 13.5% by visual/tactile devices (phone or object in hand)
    抜粋
    “"Of the 1,974 bicyclists observed, 615 (31.2%) were distracted. Auditory distractions, predominantly headphones or earbuds, accounted for 17.7%, and visual/tactile distractions, predominantly a phone or other object in the hand, accounted for 13.5%. Reduced attention can place bicyclists and other road users at greater risk of sustaining an injury." ”
    出典データ
    2016-03-01
    アクセス日
    2026-05-24 · アーカイブ版
    計算過程
    Wolfe et al. 2016 (observations summer 2015, published 2016) is the best-available US observational prevalence study for cyclist distraction. It establishes that distraction is common (≈1 in 3 observed cyclists at Boston intersections) but does not link observed distraction to crash outcomes — there is no denominator-matched crash count for the same population. The study is cited as the US exposure-prevalence anchor that demonstrates the behaviour is widespread, while explicitly not supplying a crash-risk number. No native or normalized probability is derived.
  4. [4] CDC Morbidity and Mortality Weekly Report (MMWR) — Emergency Department Visits for Bicycle-Related Traumatic Brain Injuries Among Children and Adults — United States, 2009–2018
    Emergency Department Visits for Bicycle-Related Traumatic Brain Injuries Among Children and Adults — United States, 2009–2018

    See all 2 Likelier entries citing this source →

    統計値
    An estimated 596,972 ED visits for bicycle-related TBIs occurred in the US during 2009–2018; the surveillance system does not record cyclist phone use, helmet use, or injury circumstances consistently
    抜粋
    “"An estimated 596,972 ED visits for bicycle-related TBIs occurred in the United States during this study period (2009–2018)… NEISS-AIP narrative descriptions do not provide detailed or consistent information about helmet use, injury circumstances (e.g., whether the injury occurred on a road or bicycle path), or about a person's level of exposure." ”
    出典データ
    2021-05-14
    アクセス日
    2026-05-24 · アーカイブ版
    計算過程
    Sarmiento et al. 2021 (CDC MMWR) is the primary US bicycle-injury surveillance source. It documents that ED visits for bicycle-related TBI are common (≈60,000/year averaged over 2009–2018) but explicitly states that the surveillance instrument does not capture the circumstances that would let an analyst identify which crashes involved cyclist phone use. This source is cited as documentation of the data gap that prevents a US cyclist-phone-distraction injury rate from being estimated — the numerator data does not exist, regardless of what denominator one might assume.
  5. [5] Child Development (Wiley), via PubMed Central — Distracted Walking, Bicycling, and Driving: Systematic Review and Meta-Analysis of Mobile Technology and Youth Crash Risk 検証済み
    Distracted Walking, Bicycling, and Driving: Systematic Review and Meta-Analysis of Mobile Technology and Youth Crash Risk
    統計値
    Of 41 peer-reviewed studies in a systematic review of mobile technology and youth road crash risk, only one cycling study met inclusion criteria and was excluded from the meta-analysis, so no aggregate effect size for phone-while-cycling crash risk could be computed
    抜粋
    “"A single study on bicycling met inclusion criteria, but was omitted from the meta-analysis." ”
    出典データ
    2017-11-01
    アクセス日
    2026-05-24 · 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
    Stavrinos et al. 2017 is the closest available systematic review on mobile technology and crash risk that includes cycling as a category. The reviewers identified only one eligible cycling study (Kircher et al. 2015, an experimental study of behavioural compensation, not crash incidence), which they then excluded from quantitative synthesis. This is the strongest available evidence that no defensible pooled odds ratio exists for phone-while-cycling crash risk in the published literature. The source is cited as direct documentation of the evidence-base gap that justifies no_reliable_estimate=true.

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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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