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感じる恐怖 vs. 実際の確率

日常的な飲酒者としてアルコール関連疾患で死亡する確率はどのくらいですか？

生涯確率 · 特定集団

~7分の1

生涯確率 15%

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 2026-04-11
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
5/5
D3 算術
4/5
D4 不確実性
4/5
D5 範囲
5/5
D6 文章
4/5
D7 認識の誠実性
4/5
D8 注意事項の完全性
5/5
平均 4.5/5
直接的な証拠
Source Government statistic · World Health Organization
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 2.4 1 in 29

● 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 empty tumbler glass sitting on a muted sand surface, flat vector illustration.

認知リスク

アルコールは、文化的なフレーミングと数字が反対方向に進む稀な恐怖です。裕福な国のほとんどの成人は、日常的な飲酒を「理想的ではないが、それほど危険でもない」ものとして、死亡率のレバーというより食事上の悪習に近いものとして位置づけています。集計された計算はこれに反します。アルコールは世界で年間約2.6 millionの死亡、全死亡の約4.7%の原因であり、米国では年間約178,000件の死亡——米国の死亡の約20分の1——の原因です。1人あたりの死亡寄与は喫煙と同じオーダーですが、それに付随する社会的な恐怖はそうではありません。この項目は、飲酒者と非飲酒者を混ぜた人口平均ではなく、実際に定期的に飲酒する人の生涯帰属死亡率についてのものです。

概算: ほとんどの成人は大量飲酒が悪いと知っているが、生涯のアルコール死亡率を10分の1をはるかに下回ると推測する

出典: 編集部の直感（調査に基づかない）

実際のリスク

世界で年間約2.6 millionの死亡（全死亡の約4.7%）

世界、全年齢、アルコールに起因する疾患

計算を表示

参照サブグループ：米国の食事ガイドラインの閾値を超えて——男性は週14標準ドリンク超、女性は週7標準ドリンク超——長期の禁酒期間なく成人期の30年以上にわたって定期的に飲酒する成人。約15%という見出しは、このサブグループの生涯アルコール帰属死亡率の丸められた中間点であり、文献における方法論的な不一致を反映して約10%から約20%の間に括られています。基準：(1) WHOの2024年アルコールと健康に関する世界現状報告書は、世界で年間2.6 millionの死亡をアルコール消費に帰属させており（2019年データ）、全死亡の4.7%——男性死亡の6.7%、女性死亡の2.4%——に相当します。(2) CDC MMWR 2024年は、2020-2021年の過度のアルコール使用による米国の死亡を年間平均178,307件、米国の死亡の約20分の1と報告しており、2016-2017年の137,927件から29%増加しています。(3) 約380 millionの米国成人にわたり、大量飲酒者が飲酒人口の少数派でありながらアルコール帰属死亡の大多数を占めることを踏まえると、生涯にわたる大量飲酒者サブグループの年齢加重年間ハザードを40-50の成人期年にわたって累積すると、生涯帰属死亡率は10-20%の範囲になります。(4) 見出しの数字は喫煙の数字の約半分であり——これは、アルコール帰属死亡が喫煙と同様の集計規模を持つが曝露あたりのハザード比はより小さい（大量飲酒は全死因死亡を約1.5-2.5倍上昇させるのに対し、現在の喫煙は約3倍）という大まかな直感と一致します。スコープはsubgroup_lifetimeと宣言されています。これは一般人口の生涯リスクではなく生涯にわたる大量飲酒者1人あたりの確率であり、他のLikelierページの人口スコープの生涯数字と直接比較できないためです。regional_breakdownの中程度および軽度の飲酒者の行は見出しより低く、J字カーブに関する残りの方法論的論争を反映しています（ソース4および5を参照）。

注意事項: この項目は具体的に、成人期の大半にわたって大量飲酒の閾値で定期的に飲酒する人の生涯帰属死亡率であり、一般人口の平均ではありません。飲酒者と非飲酒者を平均した他の…

この項目は具体的に、成人期の大半にわたって大量飲酒の閾値で定期的に飲酒する人の生涯帰属死亡率であり、一般人口の平均ではありません。飲酒者と非飲酒者を平均した他のLikelierページの人口スコープの生涯数値（がん、心疾患、脳卒中）とは直接比較できません。サブグループの定義が重要です。世間の会話における「定期的な飲酒者」は、しばしばここで用いる週14ドリンク超（男性）／週7ドリンク超（女性）の閾値よりはるかに軽いものを意味します。軽度および中程度の飲酒者は、regional_breakdownの行に反映されているとおり、分布のはるかに低い部分に位置します。また、軽度の飲酒が保護的か、中立か、軽度に有害かについて、文献には活発な方法論的論争があります。GBD 2016年（Lancet 2018年）は、歴史的なJ字カーブは禁酒者の異質性と病的離脱者バイアスの産物であり、週ゼロドリンクが全死因の健康損失を最小化すると論じました。GBD 2020年（Lancet 2022年）はこれを部分的に撤回し、40歳超の成人については理論上のリスク最小曝露レベルは小さいがゼロではなく、地域によって異なることを示しました。このページの見出しの数字は、結果として生じる不確実性の幅の中間点であり、個人の予測としてではなく、大量飲酒者の死亡率のオーダー単位の較正として読むべきです。個人の結果は、強度、期間、飲酒パターン（継続的か集中的か）、年齢、性別、併存するタバコ使用、慢性ウイルス性肝炎の状態、および遺伝的・環境的修飾因子の長いリストに依存します。WHOの2.6MおよびCDCの178Kの集計値は方法論を越えて頑健です。不確実性が存在するのはサブグループごとの変換においてです。

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このリスクが関わる決断

このリスク次第で変わる選択。そのトレードオフをどう見るか。

lifestyle

ノンアルコール代替品

この選択を後悔した割合

不作為が優勢

不作為の後悔が2.1倍高い

薬物使用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 ベンゾジアゼピン依存症 ビンロウがん 大麻使用障害 他19件
比較対象:

The headline number for a lifelong heavy drinker sits somewhere around 1 in 7, bracketed between 1 in 10 and 1 in 5 depending on how you draw the subgroup. At the aggregate level the picture is less ambiguous: the World Health Organization’s 2024 Global Status Report attributes about 2.6 million deaths a year worldwide to alcohol consumption — 4.7% of all deaths, 6.7% of male deaths, 2.4% of female deaths. In the United States the CDC’s 2024 MMWR analysis puts the average at 178,307 deaths a year in 2020-2021, up 29% from 137,927 in 2016-2017, a figure that works out to roughly 1 in 20 US deaths and shortens each affected life by an average of 24 years, for a total of about 4 million years of potential life lost per year. That 24-year average life-lost-per-death figure is unusually large compared with other chronic-disease mortality on this site, because alcohol-attributable deaths are concentrated at younger ages than tobacco-attributable ones.

The interesting feature of this entry in the Likelier catalogue is the cultural asymmetry relative to smoking. US adult smoking rates have fallen by roughly 73% since 1965 (from 42.4% to 11.6% in 2022) under the weight of calibrated public fear: the warning labels, the tax regime, the indoor-smoking bans, and the near-universal adult intuition that smoking is dangerous. Alcohol use has not fallen in anything like the same way, despite an aggregate per-capita mortality contribution that sits in the same order of magnitude. The perceived/actual gap runs the opposite direction from smoking’s: people genuinely underestimate the per-capita mortality burden. This is why Likelier tags the entry underrated rather than calibrated. The hazard ratio per unit of exposure is smaller for alcohol than for tobacco — heavy drinking raises all-cause mortality by roughly 1.5 to 2.5x versus smoking’s roughly 3x — but the base population exposed is much larger, so the totals converge.

Where the headline doesn’t apply: almost everywhere outside the narrowly-defined heavy-drinker subgroup, and the definition of “regular” is doing a lot of work. The figure on this page is for someone consistently above the US dietary-guideline thresholds of 14 drinks per week for men and 7 per week for women, across most of adult life. Light and moderate drinkers sit on much lower parts of the distribution, and the shape of that lower tail is itself disputed. GBD 2016 (The Lancet, 2018) argued that the historical “J-curve” protective effect of light drinking was an artefact of abstainer heterogeneity — lifelong non-drinkers were being compared against a mixed reference group that included sick-quitters and former heavy drinkers, which made light drinking look protective relative to a denominator it wasn’t actually competing against. The paper’s headline conclusion was that the consumption level minimising all-cause health loss is zero standard drinks per week. GBD 2020 (The Lancet, 2022) partially walked that back by showing that for adults over 40 the theoretical minimum-risk exposure level is small but non-zero, and varies by region. Both findings coexist in the current literature; neither changes the 2.6M-per-year global aggregate, and neither changes the fact that the lifetime attributable mortality for someone who drinks heavily across decades is in the same order of magnitude as smoking.

関連する豆知識

ランダム化試験では、ノンアルコール代替品を試した人の約 ~33% は飲酒量を減らさなかった。一方の代償は、生涯にわたる大量飲酒者がアルコール起因の死亡について生涯でおよそ 1 in 7 のリスクに直面することだ。

続きを読む → ⇋ regret

アルコールは世界で年間約260万人の死に関連し、全死亡の約4.7%を占める。生涯にわたる大量飲酒者では、アルコールに起因する死亡の生涯リスクは約7分の1で、多くの常習飲酒者の想定よりはるかに高い。

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。

3/6 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 Health Organization — Alcohol — fact sheet 検証済み
    Alcohol — fact sheet
    統計値
    Around 2.6 million deaths per year globally attributable to alcohol consumption (2019); 6.7% of all male deaths and 2.4% of all female deaths
    抜粋
    “"Worldwide, around 2.6 million deaths were caused by alcohol consumption in 2019. [...] In 2019, alcohol use was responsible for 6.7% of all deaths among men and 2.4% of all deaths among women." ”
    出典データ
    2024-06-25
    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
    WHO’s 2.6 million figure is the canonical global headline. Across a global adult population of ~6 billion, that is ~0.43 per 1,000 adults per year averaged across the full population (drinkers plus abstainers). The per-regular-drinker rate is several times higher because abstainers and light drinkers account for a large share of the denominator but a small share of the attributable mortality. WHO notes the 2.6M figure is down from the ~3.0M figure reported in earlier releases, partly due to methodology changes and partly due to declining per-capita consumption in some regions. Used as the primary global anchor.
    独立性
    WHO draws on the Global Information System on Alcohol and Health (GISAH) and the IHME Global Burden of Disease alcohol module. Partially overlapping with the GBD 2016 and GBD 2020 Lancet papers cited below.
  2. [2] US Centers for Disease Control and Prevention — Facts About U.S. Deaths from Excessive Alcohol Use
    Facts About U.S. Deaths from Excessive Alcohol Use
    統計値
    About 178,000 US deaths per year from excessive alcohol use (2020-2021); shortened lives by an average of 24 years; ~4 million years of potential life lost per year
    抜粋
    “"About 178,000 people die from excessive drinking each year. [...] This was a 29% increase from just a few years earlier (2016-2017), when there were an estimated 138,000 deaths per year. [...] Shortened the lives of those who died by an average of 24 years. [...] This resulted in a total of about 4 million years of potential life lost." ”
    出典データ
    2024-02-29
    アクセス日
    2026-04-11 · アーカイブ版
    計算過程
    CDC’s ~178,000 US deaths per year is the domestic headline. Across ~3.3 million total US deaths per year (2021), that is ~5.4% — roughly 1 in 20 US deaths. The 24-year average life-expectancy loss per death is notable: alcohol-attributable deaths are concentrated at younger ages than tobacco-attributable deaths, which is why the aggregate years-of-life-lost figure (~4 million per year) is disproportionately large relative to the headcount. Used as the domestic anchor and as the basis for the "~1 in 20 US deaths" plain-English framing.
    独立性
    CDC derives the 178,000 figure from the ARDI (Alcohol-Related Disease Impact) application, which ultimately draws on the same 58 alcohol- attributable causes tracked in the CDC MMWR source below. Treat CDC and MMWR as partially dependent — MMWR is the primary analysis, the facts-stats page is its plain-language republication.
  3. [3] CDC Morbidity and Mortality Weekly Report (Esser, Sherk, Liu, Naimi) — Deaths from Excessive Alcohol Use — United States, 2016-2021
    Deaths from Excessive Alcohol Use — United States, 2016-2021
    統計値
    Average annual deaths from excessive alcohol use rose 29.3% from 137,927 (2016-2017) to 178,307 (2020-2021); age-standardized rates rose from 38.1 to 47.6 per 100,000
    抜粋
    “"Average annual number of deaths from excessive alcohol use [...] increased 29.3%, from 137,927 during 2016-2017 to 178,307 during 2020-2021. [...] age-standardized death rates increased from 38.1 per 100,000 population [...] to 47.6 during 2020-2021. [...] deaths from excessive alcohol use among males increased approximately 27%, from 94,362 per year to 119,606 [...] among females increased approximately 35%, from 43,565 per year to 58,701." ”
    出典データ
    2024-02-29
    アクセス日
    2026-04-11 · アーカイブ版
    計算過程
    The MMWR is the primary analysis behind the CDC headline. The 29% increase from 2016-2017 to 2020-2021 is large enough to be meaningful even after accounting for the COVID-era drinking-pattern shock. The male/female split (119,606 vs 58,701) drives the sex-stratified numbers in the assumptions block and the fact that men carry ~67% of the US alcohol-attributable mortality burden. The age-standardized 47.6 per 100,000 figure, applied only to the subset of US adults who drink regularly at heavy-drinker levels, anchors the per-subgroup lifetime figure used in the normalized block.
    独立性
    Same methodology as the CDC alcohol facts page above; the two sources are the same underlying analysis presented at different levels of detail. Treat as one combined line of evidence, not as independent verification.
  4. [4] The Lancet (GBD 2016 Alcohol Collaborators) — Alcohol use and burden for 195 countries and territories, 1990-2016: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2016 検証済み
    Alcohol use and burden for 195 countries and territories, 1990-2016: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2016
    統計値
    Alcohol accounted for 2.2% of age-standardized female deaths and 6.8% of age-standardized male deaths globally in 2016; the level of alcohol consumption that minimized harm across health outcomes was zero standard drinks per week
    抜粋
    “"Alcohol use was the seventh leading risk factor for both deaths and DALYs in 2016, accounting for 2.2% (95% uncertainty interval [UI] 1.5-3.0) of age-standardised female deaths and 6.8% (5.8-8.0) of age-standardised male deaths. [...] The level of alcohol consumption that minimised harm across health outcomes was zero (95% UI 0.0-0.8) standard drinks per week." ”
    出典データ
    2018-09-22
    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
    GBD 2016 is the most cited peer-reviewed analysis arguing that the historical "J-curve" protective effect of light drinking was an artefact of abstainer heterogeneity and sick-quitter bias, and that the consumption level minimising all-cause health loss is zero. This is the methodological basis for the regional_breakdown "light drinker" row being non-zero rather than protective. The sex-stratified attributable fractions (2.2% F, 6.8% M) line up closely with the WHO 2019 figures (2.4% F, 6.7% M), providing independent cross-check on the global attributable share.
    独立性
    GBD is the upstream source for the WHO fact sheet’s attributable-fraction figures; WHO republishes GBD alcohol module outputs. Treat as partially dependent on the WHO source above — they agree to one significant figure precisely because they share a modelling pipeline.
  5. [5] The Lancet (GBD 2020 Alcohol Collaborators) — Population-level risks of alcohol consumption by amount, geography, age, sex, and year: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2020 検証済み
    Population-level risks of alcohol consumption by amount, geography, age, sex, and year: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2020
    統計値
    Among individuals aged 40 and older, the burden-weighted relative risk curve was J-shaped with a 2020 theoretical minimum-risk exposure level (TMREL) of 0.114-1.87 standard drinks per day; 59.1% of those consuming harmful amounts were aged 15-39
    抜粋
    “"Among individuals aged 15-39 years in 2020, the TMREL varied between 0 (95% uncertainty interval 0-0) and 0.603 (0.400-1.00) standard drinks per day. [...] Among individuals aged 40 years and older, the burden-weighted relative risk curve was J-shaped for all regions, with a 2020 TMREL that ranged from 0.114 (0-0.403) to 1.87 (0.500-3.30) standard drinks per day. [...] Among individuals consuming harmful amounts of alcohol in 2020, 59.1% (54.3-65.4) were aged 15-39 years and 76.9% (73.0-81.3) were male." ”
    出典データ
    2022-07-14
    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
    GBD 2020 partially walks back the "zero is optimal" framing of GBD 2016 by showing an age-dependent TMREL — approximately zero for young adults, non-zero (and J-shaped) for older adults. This is the source for the methodological dispute flagged in the caveats and in the body text. Does not overturn the aggregate attributable-mortality numbers, only the claim that there is no safe level at any age. Used to motivate the uncertainty band on the moderate-drinker row of the regional_breakdown.
    独立性
    Same GBD pipeline as GBD 2016 above and as the WHO attributable-fraction figures; treat as partially dependent. Included for the age-dependent TMREL finding, which is the most substantive methodological update in the literature since 2018.
  6. [6] American Hospital Association (AHA) News, reporting CDC/NHIS data — CDC: Adult smoking hits 60-year low
    CDC: Adult smoking hits 60-year low
    統計値
    Cigarette smoking among US adults fell from 42.4% in 1965 to 11.6% in 2022, the lowest rate in 60 years
    抜粋
    “"Cigarette smoking overall by U.S. adults decreased from 42.4% in 1965 to 11.6% in 2022." ”
    出典データ
    2025-03-06
    アクセス日
    2026-07-03 · アーカイブ版
    計算過程
    Grounds the body text's contrast between alcohol's flat public perception and smoking's decades-long decline. Not used in this entry's own probability calculation (which concerns alcohol- attributable mortality); cited only to support the smoking-rate comparison in the "cultural asymmetry" paragraph.
    独立性
    Reports CDC/National Health Interview Survey smoking-prevalence data; independent of the WHO, CDC alcohol, and GBD sources used for this entry's headline alcohol figures.

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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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