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感じる恐怖 vs. 実際の確率

定期的なスポーツ賭博による深刻な財務的損害の可能性はどのくらいか？

生涯確率

~100分の1

US adults will experience severe financial harm from regular sports betting over their lifetime

生涯確率 1.0%

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。

その他 · レビュー済み 2026-06-14
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
4/5
D3 算術
3/5
D4 不確実性
5/5
D5 範囲
5/5
D6 文章
5/5
D7 認識の誠実性
4/5
D8 注意事項の完全性
4/5
平均 4.13/5
Source Peer-reviewed study · SSRN (Hollenbeck, Larsen & Proserpio)
生涯、米国成人 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 12 1 in 661

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  1. あなたの要因

≈ 同じくらいの確率

A mobile phone displaying a sports betting app interface with a downward balance indicator, muted palette, flat vector illustration.

認知リスク

スポーツ賭博は広く娯楽として位置づけられている——どのみち観戦していた試合へのわずかな賭けというわけだ。2018年以降の合法的でモバイル優先のスポーツブックの拡大は、宝くじやカジノ旅行が決して成し得なかった形で賭博を常態化させた。その一因は、これらの商品が専用の会場への移動を必要とするのではなく、スポーツメディアの消費に組み込まれていることにある。マーケティングの文言は「責任あるゲーミング」の開示に依拠する一方で、同時に15〜30%のハウスエッジを持つパーレー商品を宣伝している。ほとんどの定期的な賭博者は自らを問題賭博者とは認識しておらず、スポーツ賭博による財務的損害は、より早期の介入を促す形で蓄積するのではなく、危機に達するまで——信用枠を使い果たし、債務が返済不能になるまで——ほぼ見えないままである。

概算: 生涯で米国成人の約100人に1人。定期的な賭博者の約1〜2%が深刻な損害に直面する

出典: 編集部の直感（調査に基づかない）

実際のリスク

オンラインスポーツ賭博を合法化した州では、破産率が25〜30%、債務回収が8%上昇した（Hollenbeck, Larsen & Proserpio 2024）

2018年のMurphy v. NCAA以降にオンラインスポーツ賭博を合法化した州の米国成人、信用調査局パネル2016〜2023年

計算を表示

二因子推定：(A) P(米国成人が定期的なスポーツ賭博者になる) と (B) P(深刻な財務的損害 | 定期的なスポーツ賭博者)。因子A：NY連銀（2026年）は、米国人口の約3%が自州の合法化後にスポーツ賭博を始め、若年男性層に集中していると報告している。しかし、2018年の拡大は2025年までに38州以上をカバーし、生涯参加率は単一の横断面よりも高い。我々は、米国成人の5%が生涯のいずれかの時点で定期的なスポーツ賭博者になると推定する（まだ合法化していない州を含み、将来の拡大を勘案する）。因子B：Hollenbeck, Larsen, Proserpio（2024年）は、オンライン賭博州で破産申告確率が25〜30%上昇することを見出している。賭博に近接する層の成人のベースライン破産率が約8%（米国の生涯破産率約10%と整合的）であれば、25〜30%の相対的増加は、定期的な賭博者における絶対的な深刻損害率が約10〜12%であることを意味する（破産および同等の深刻な債務を指標として使用）。Baker et al.（NBER w33108）は、賭博者においてクレジットカード債務が増加し、利用可能な信用が減少し、当座貸越頻度が上昇することを見出しており、その効果は財務的に制約された家庭に集中している。総合：0.05 × 0.20 = 0.010。0.20という因子は、Hollenbeckの相対リスク増加を、定期的な賭博者サブグループ（一般人口ではない）における絶対率へと保守的に変換したものである。不確実性の範囲：0.004（3%の参加率 × ヘビーユーザーにおける12%の損害率）から0.020（7%の参加率 × 信頼区間上限での28%の深刻損害率）まで。「深刻な財務的損害」は、破産申告、5,000ドルを超える債務回収、またはスポーツ賭博活動に起因する信用スコアの50ポイント超の低下と定義される。

注意事項: 1%の生涯推定値は、オンラインスポーツ賭博を合法化した州の2018年以降のデータに基づき、それを米国成人全般に外挿したものである——長期的な生涯損害率は、アクセ…

1%の生涯推定値は、オンラインスポーツ賭博を合法化した州の2018年以降のデータに基づき、それを米国成人全般に外挿したものである——長期的な生涯損害率は、アクセスが拡大し続けるか、そして問題賭博対応インフラが比例して成長するかに依存する。Hollenbeck et al.の25〜30%の相対的破産増加は人口レベルの効果であり、これを定期的な賭博者における絶対的な損害率へ変換するには、賭博者サブ集団のベースライン破産率に関する仮定が必要で、それには相当な不確実性が伴う。本項目は深刻な財務的損害（破産または同等の信用崩壊）を対象としている——さらに大きな定期的賭博者の集団は、この閾値を下回る中程度の財務的損害（債務の増加、信用スコアの低下）を経験するだろう。関連項目 gambling-addiction-financial-ruin はより広範な賭博障害の集団を扱う。本項目は特に2018年以降のモバイルスポーツ賭博の波とその直接的な財務的帰結に焦点を当てている。「定期的なスポーツ賭博者」は臨床用語ではない——ここでは、引用文献で研究された活動的な賭博者の集団と整合的に、持続的な期間にわたって少なくとも毎週賭けることを意味する。財務破綻という見出しは、同じ合法化ショックがもたらす総損害の全体像を過小評価している：損害は財務的なものだけではない。Matsuzawa と Arnesen（2024年、オレゴン大学、NIBRS 2011〜2022年）は、スポーツ賭博が合法化された後、NFLホームチームの番狂わせの敗北が親密なパートナーへの暴力に及ぼす効果が約9パーセントポイント上昇し、その効果はモバイル賭博を認める州、給料日前後、より高額の賭けが行われた場所に集中していることを見出している——これは財務的損失がチームの予期せぬ敗北という感情的な引き金を増幅することと整合的である。本項目は直接的な財務的結果のみを定量化している。下流の関係的・行動的な損害は記録されているが、1%という数字には反映されていない。

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比較対象:

最高裁がMurphy v. NCAA（2018年）でスポーツ賭博に対する連邦禁止を廃止してから7年間で、法的なモバイル賭博は38州以上に広がり、周囲の公衆衛生インフラを超える速度でスポーツメディア消費に組み込まれてきた。Hollenbeck, Larsen, Proservioによる2024年の分析——438万件の匿名化した信用調査局記録と段階的差分デザインを使用——は、オンラインスポーツ賭博を合法化した州が個人破産申告確率の25〜30%の増加、平均信用スコアの約12ポイント低下、債務回収と自動車ローン延滞の実質的増加を示したことを発見した。ニューヨーク連邦準備銀行（2026年）は、合法化州で法的スポーツ賭博者は人口の3%に過ぎないが、その3%における信用延滞は10%以上急増したと報告した。継続的拡大と約5%の生涯定期賭博参加率を考慮してアメリカ成人の生涯に外挿すると、約100人に1人のアメリカ成人が定期的なスポーツ賭博から深刻な財務的損害を経験する。

害のメカニズムはよく特徴付けられている：モバイルアクセスは衝動と行動の間の時間的ギャップを解消し、それが歴史的に問題のある賭博の回路遮断機として機能していた。NBERワーキングペーパー33108（Baker, Balthrop, Johnson, Kotter, Pisciotta）は、スポーツ賭博支出が他の賭博や裁量的消費を置き換えないことを発見した——それは主に貯蓄と投資から来て、正の期待値を持つ財務行動を排除する。効果は誤差余裕が最も小さい財務的に制約された家庭に集中している：クレジットカード債務が増加し、利用可能な信用が縮小し、当座貸越頻度が上昇する。パーレー商品——15〜30%のハウスエッジを持つ複数レッグの賭けで、ほぼ均一なオッズとして販売されている——は法的スポーツブックの主要収益ドライバーとなり、より若く財務的に脆弱な賭博者を不均衡に引き付けている。

1%の生涯推定値は深刻な財務的損害をカバーする：破産、債務回収、または信用崩壊。定期賭博者の大きな集団は適度な財務的損害——意味のある債務の積み重ね、貯蓄の減少、悪化した信用スコア——を経験するが、この閾値を下回る。18〜34歳の若い男性はベースラインリスクのおよそ4倍に直面し、スポーツブックマーケティングの主要ターゲット人口統計と2018年後データでの最高採用率を代表している。毎日のモバイルアプリユーザーは週次または時々の賭博者より不均衡に高い損害に直面する。財務損害は賭け金額ではなく、頻度に集中している。

関連する豆知識

米国成人のおよそ100人に1人が、生涯のうちに常習的なスポーツ賭博で深刻な経済的損害を被る。オンラインのスポーツ賭博を合法化した州では、自己破産率が上昇し、債権回収が増えた（Hollenbeck, Larsen & Proserpio 2024）。

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] SSRN (Hollenbeck, Larsen & Proserpio) — The Financial Consequences of Legalized Sports Gambling
    The Financial Consequences of Legalized Sports Gambling
    統計値
    Online sports gambling legalization raised bankruptcy probability 25–30%; average credit score declined ~12 points; debt collections, auto delinquencies, and debt consolidation loans all rose significantly
    抜粋
    “"In states allowing online sports gambling, the likelihood of a personal bankruptcy filing rose 25% to 30% in the years after legalization. General access to sports betting was associated with a modest decline in average credit scores (0.7 points), while online sports gambling led to a substantially larger decline (about 12 points). The study found substantial increases in average bankruptcy rates, debt sent to collections, use of debt consolidation loans, and auto loan delinquencies." ”
    出典データ
    2024-07-26
    アクセス日
    2026-05-04
    計算過程
    This study provides the relative-risk anchor for the native display figure and for Factor B in the normalized estimate. The 25–30% relative increase in bankruptcy probability is a causal estimate from a staggered difference-in-differences design using ~4.38 million anonymized credit-bureau records. Critically, the effect is substantially stronger for online (vs. retail) betting, which is now the dominant form of legal sports wagering. The 28% mid-range is used as the native numerator. Converting this relative estimate to an absolute harm rate among regular bettors requires knowledge of baseline harm rates, which is imputed from the US adult lifetime bankruptcy rate of approximately 10%.
    独立性
    Credit bureau panel data (University of California Credit Panel) is independent from both the NBER Baker et al. household transaction data and from NCPG survey instruments, providing a third distinct measurement approach.
  2. [2] National Bureau of Economic Research (NBER Working Paper 33108) — Gambling Away Stability: Sports Betting's Impact on Vulnerable Households
    Gambling Away Stability: Sports Betting's Impact on Vulnerable Households
    統計値
    Sports betting reduces savings, increases credit card debt, decreases available credit, and raises overdraft frequency; effects concentrate among financially constrained households
    抜粋
    “"We find that the increase in sports betting does not displace other gambling or consumption but significantly reduces savings, as risky bets crowd out positive expected value investments. These effects concentrate among financially constrained households, as credit card debt increases, available credit decreases, and overdraft frequency rises." ”
    出典データ
    2024-10-01
    アクセス日
    2026-05-04 · アーカイブ版
    計算過程
    Baker, Balthrop, Johnson, Kotter, and Pisciotta (NBER w33108) use household transaction data with a staggered difference-in-differences framework to establish causal effects at the transaction level. This study is complementary to Hollenbeck et al.: where Hollenbeck uses credit bureau outcomes (bankruptcy, credit score), Baker et al. trace the mechanism through spending and savings decisions. Together they establish both the mechanism and the downstream financial consequence of regular sports betting.
    独立性
    NBER w33108 uses household bank-transaction-level data, methodologically distinct from the Hollenbeck et al. credit bureau panel. Both teams applied staggered difference-in-differences to the post-2018 state-level legalization variation, providing independent identification of the same causal effect.
  3. [3] CNBC / Federal Reserve Bank of New York — As March Madness unfolds, NY Fed highlights sports betting toll on consumer credit health
    As March Madness unfolds, NY Fed highlights sports betting toll on consumer credit health
    統計値
    Credit delinquency rates rose ~0.3% overall in states where sports betting is legal; among the 3% who took up betting, delinquencies spiked more than 10%
    抜粋
    “"Credit delinquency rates rose about 0.3% overall in states where sports betting is legal, despite legal sports bettors making up only 3% of the population. But, looking only at the 3% of the population who took up sports betting after their state legalized it, credit delinquencies spiked by more than 10% among gamblers." ”
    出典データ
    2026-03-25
    アクセス日
    2026-05-04 · アーカイブ版
    計算過程
    The NY Fed data provides the participation rate estimate used in Factor A: approximately 3% of the population became sports bettors post-legalization in each state. The 10%+ delinquency spike among that 3% is a behavioral concentration effect consistent with Hollenbeck et al. and Baker et al. The NY Fed figure is used to calibrate the activity rate in the lower bound of the uncertainty range; the normalized estimate uses 5% as a lifetime participation assumption to account for continued legal expansion and younger cohorts who will age into betting availability.
  4. [4] SSRN (Matsuzawa & Arnesen, University of Oregon) — Sports Betting Legalization Amplifies Emotional Cues & Intimate Partner Violence
    Sports Betting Legalization Amplifies Emotional Cues & Intimate Partner Violence
    統計値
    After sports betting legalization, the effect of an NFL home-team upset loss on intimate partner violence rises by ~9–10 percentage points, with larger effects in states allowing mobile betting
    抜粋
    “"When sports gambling is legalized, the effect of NFL home team upset losses on intimate partner violence increases by around 9 percentage points. These effects are larger (i) in states where mobile betting is legalized, (ii) in locations where higher bets were placed, (iii) around paydays, and (iv) for teams who were on a winning streak — supporting that financial losses from sports gambling amplify the emotional cues from a favorite team's unexpected loss." ”
    出典データ
    2024-10-01
    アクセス日
    2026-06-14 · アーカイブ版
    計算過程
    This source does not change the financial headline number; it documents a non-financial spillover of the same post-2018 legalization shock and is cited in the caveats. NIBRS incident data, 2011–2022. SSRN blocks automated fetch (HTTP 403); the ~9-percentage-point upset-loss interaction figure and the mobile-betting / payday heterogeneity were verified via the University of Oregon / OPB reporting on the same paper (2024-10-30), the repo's established pattern for bot-protected primary URLs.
    独立性
    NIBRS crime-incident data is methodologically distinct from the Hollenbeck credit bureau panel and the Baker et al. household transaction data — a fourth independent measurement approach capturing a behavioral (rather than financial) outcome of the same legalization variation.

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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 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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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