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感じる恐怖 vs. 実際の確率

毎日の加糖飲料習慣が2型糖尿病を引き起こす確率はどれくらいか。

生涯確率 · 特定集団

~12分の1

added lifetime risk of type 2 diabetes from a daily sugary-drink habit (about 8 percentage points)

生涯確率 8.0%

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 2026-07-14
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 Peer-reviewed study · Diabetes Care (Malik VS, Popkin BM, Bray GA, Després JP, Willett WC, Hu FB)
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 7.8 1 in 50

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  1. あなたの要因

≈ 同じくらいの確率

A single disposable soda cup with a straw, viewed straight on against a plain light background, flat vector illustration in muted amber and grey tones.

認知リスク

「砂糖が糖尿病を引き起こす」は、広く信じられていると同時に方向性としてはおおむね正しい数少ない栄養上の信念の一つだが、機序については通常混乱している。多くの人は、食事由来の砂糖が直接この病気に変換されると思い描くか、あるいはどんな甘い食べ物も等しく関与していると想定するが、堅牢なシグナルはもっと狭い:加糖飲料（SSB）に含まれる液体の糖が、体重増加を通じて部分的に、しかし完全にではなく、発症する2型糖尿病と最も一貫して結びついている単一の食事性曝露である。恐れは本物であり方向性は正しい。あいまいなのはその大きさだ。ソーダを心配する人がその数値を念頭に置いていることはまれであり、実際の習慣あたりの寄与は、人口の40%近くを侵す病気の主因ではなく、中程度である。

概算: ほとんどの成人は加糖飲料が糖尿病リスクを高めると信じており、方向性としては正しいが、その効果の大きさを述べられる人はほとんどいない

出典: 編集部の直感（調査に基づかない）

実際のリスク

日に1〜2杯 対 めったに/まったく飲まない、における2型糖尿病のRR 1.26（95% CI 1.12-1.41）

成人、SSB摂取量が最高対最低（Malik 2010メタ分析、n=310,819）

計算を表示

本エントリーは、病気の生涯リスクの総量ではなく、習慣的な加糖飲料の習慣に帰属する2型糖尿病の過剰な生涯確率を測定する。連鎖は意図的に短く追跡可能にしてある。(1)米国成人の生涯2型糖尿病のアンカーは約33%で、Koyama et al. 2022(PLOS One)から直接取っている:20歳の人の糖尿病生涯リスクは2015-2018年に32.8%(95% CI 32.4-33.2)であった——これは20歳を起点とする基準で、本サイトの正規化と一致し、姉妹エントリーのundiagnosed-type2-diabetesが用いるのと同じアンカーである。(2)Malik et al. 2010(Diabetes Care)は、310,819人の参加者と15,043例をプールし、SSB摂取量が最高のカテゴリー(日に1〜2杯)対最低の場合の2型糖尿病の相対リスクを1.26(95% CI 1.12-1.41)と見いだした。(3)過剰分 = ベースライン × (RR − 1) = 0.33 × 0.26 ≈ 0.086で、保守的に保つため0.08に丸めた。真の非飲用者ベースラインは、(すでに飲用者を含む)人口の数値をわずかに下回るためである。不確実性の帯域は、Malikの信頼区間をベースラインに適用する:低 = 0.33 × 0.12 = 0.04、高 = 0.33 × 0.41 = 0.14。Imamura et al. 2015(BMJ)は17のコホートをプールし、独立に、日に一杯の増分を18%(肥満度で補正後は13%)、米国の人口寄与割合を8.7%——すなわち10年間で予測される米国の糖尿病イベント約20.9 millionのうち約1.8 million——と推定した。人口寄与割合(除去可能な人口症例の割合)は、個人の絶対的過剰分とは異なる量であるため、ほぼ同一の8〜9%という数値は、直接的な相互確認というより同程度のオーダーである——しかし両者とも一桁パーセントの寄与を指し示しており、それが要となる結論である。スコープはsubgroup_lifetime:母集団は習慣的なSSB飲用者であり、数値は彼らの習慣が付け加える増分であって、病気のベースレートではない。

注意事項: 正直な限界が三つある。第一に、この数値は総量ではなく過剰分である:習慣的な飲用者の生涯2型糖尿病リスクは、約33%のベースレートに約八ポイントを加えたものであっ…

正直な限界が三つある。第一に、この数値は総量ではなく過剰分である:習慣的な飲用者の生涯2型糖尿病リスクは、約33%のベースレートに約八ポイントを加えたものであって、まるごと八パーセントではない。これを「ソーダは糖尿病の可能性を8%与える」と読むと絶対リスクを過小評価し、一方「砂糖が糖尿病を引き起こす」という読み方は飲料の取り分を過大評価する。第二に、観察研究の交絡は避けられない:ソーダを多く飲む人は、飲まない人と体重・活動量・所得・全体的な食事の点で異なり、MalikとImamuraはこれらを補正しているものの、残余交絡は排除できず、真の因果分は関連よりも小さいかもしれない。第三に、効果は閾値ではなく勾配である——誰かに糖尿病を「与える」単一の一杯は存在せず、個人の過剰分はベースラインリスクに大きく依存する。だからこそ個人要因の乗数は六倍を超える幅にわたる。体重とは独立した残差(肥満度補正後のImamuraの一杯あたり13%)は、最も政策的に重要でありながら最も直観に反する部分だ:害は、加糖飲料が人を太らせることだけではない。

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比較対象:

最も強力な単一の知見は、範囲が狭く、そして揺るがない。液体の糖は、ほぼどんな食事性曝露よりも密接に2型糖尿病と連動している。Malik et al. 2010 は Diabetes Care で 310,819 人と 15,043 件の糖尿病症例をプールし、加糖飲料を1日1〜2杯飲む人はめったに飲まない・まったく飲まない人に比べて相対リスクを 1.26(95% CI 1.12-1.41)と算出し、メタボリックシンドロームについては並行して 1.20 を示した。Imamura et al. 2015 は BMJ で17のコホートをプールし、1日あたりの追加1杯ごとに発症率が 18% 上昇し、体重で補正するとわずか 13% まで下がるにとどまることを見いだした——これが最も重要な部分だ。飲料が付け加える体重を超えて害を及ぼすことを意味するからである。本サイトの米国成人の生涯糖尿病ベースレート ~33% に置き換えると、習慣的な毎日の摂取は生涯リスクに 8パーセントポイント 程度を付け加える。これが、民間の知恵が方向性を正しく捉え、大きさを取り違えている恐れの、正直な形である。

ここでの認識のずれは、本サイトの大半とは逆方向に走る点で異例だ。人々がサメや飛行機を極端に過大評価するのに対し、「砂糖が糖尿病を引き起こす」はほぼ較正済みに近い——その信念は一般的で、因果の方向は本物である。ゆがんでいるのは算術のほうだ。ある読み方、すなわちあらゆる甘い食べ物が病気に変わるという読み方は、機序を過大に見積もり、液体の糖のシグナルが固形の糖のシグナルよりはるかに明瞭であることを無視している。反対の読み方、すなわちソーダを人口の40%近くを侵す病気の 唯一の 原因として扱う読み方は、飲料の取り分を過大評価している。33の上に8ポイントは、意味のある寄与であって、帳簿のすべてではない。体重とは独立した残差こそが、真に直観に反する知見だ。ソーダ1缶は、ゆっくり食べた同等のカロリーではそうならない仕方で血糖と肝臓の脂肪負荷を跳ね上げる。だからこそこの関連は、肥満で補正しても消えるどころか持ちこたえるのである。

個々の数値はベースラインによって大きく動く。だからこそ単一の見出しは損失が大きい。Abdullah et al. 2010 は肥満成人の2型糖尿病相対リスクを正常体重に対して 7.19 と算出しており、同じソーダ習慣でも高ベースラインの身体に重ねれば、痩せて活動的な身体に重ねる場合よりはるかに大きな絶対リスクを付け加える——ここでの乗数がまさにその理由で6倍以上の幅にわたるのはそのためだ。2つの構造的な留保が推定を正直に保つ。ソーダを飲む人は、飲まない人と体重・所得・活動量・食事の点で異なり、メタ分析はこれらを補正するものの、残余交絡は排除できず、真の因果分は関連よりも小さいかもしれない。そして閾値量は存在しない。誰も、自分を一線越えさせた1杯を指し示すことはできない。リスクは、習慣が年を追うごとに押し上げていく勾配だからである。習慣を取り除けば過剰分の大半が取り除かれる。これこそ、この曝露をそもそも切り出す価値がある実践的な理由だ。

関連する豆知識

毎日の加糖飲料習慣は2型糖尿病リスクを26%高めることと結びついており(Malik 2010)、体重で補正しても成り立つ(Imamura 2015, BMJ)。米国の生涯ベースレート ~33% の上では、これはおよそ8ポイントの上乗せにあたる——現実の効果だが、部分的な原因にすぎない。

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。

  1. [1] Diabetes Care (Malik VS, Popkin BM, Bray GA, Després JP, Willett WC, Hu FB) — Sugar-Sweetened Beverages and Risk of Metabolic Syndrome and Type 2 Diabetes: A meta-analysis
    Sugar-Sweetened Beverages and Risk of Metabolic Syndrome and Type 2 Diabetes: A meta-analysis
    統計値
    Pooled RR 1.26 (95% CI 1.12-1.41) for type 2 diabetes and RR 1.20 (95% CI 1.02-1.42) for metabolic syndrome, highest (1-2 servings/day) vs lowest SSB intake; 8 studies, 310,819 participants, 15,043 T2D cases
    抜粋
    “"In addition to weight gain, higher consumption of SSBs is associated with development of metabolic syndrome and type 2 diabetes." ”
    出典データ
    2010-11-01
    アクセス日
    2026-07-14 · アーカイブ版
    計算過程
    Malik et al. 2010 is the field's anchor meta-analysis. The T2D relative risk of 1.26 (highest 1-2 servings/day vs lowest) is used as the native measure. It is converted to an absolute lifetime excess by multiplying the site's US-adult lifetime T2D baseline (~0.33) by (RR − 1) = 0.26, giving ~0.086; the uncertainty band comes from applying the RR confidence interval (1.12-1.41) to the same baseline. The metabolic-syndrome RR (1.20) is reported as corroborating evidence that the effect spans the cardiometabolic cluster, not diabetes alone. The meta-analysis adjusts for total energy and other covariates, but the authors note the effect is only partly mediated by adiposity — hence a residual, weight-independent association.
    独立性
    Shares senior authors (Hu, Willett) and some constituent cohorts (Nurses' Health Study, Health Professionals Follow-up Study) with Imamura 2015, so the two meta-analyses are not fully independent; they are cited together because they converge from partly overlapping data on a similar effect size.
  2. [2] BMJ (Imamura F, O'Connor L, Ye Z, Mursu J, Hayashino Y, Bhupathiraju SN, Forouhi NG) — Consumption of sugar sweetened beverages, artificially sweetened beverages, and fruit juice and incidence of type 2 diabetes: systematic review, meta-analysis, and estimation of population attributable fraction
    Consumption of sugar sweetened beverages, artificially sweetened beverages, and fruit juice and incidence of type 2 diabetes: systematic review, meta-analysis, and estimation of population attributable fraction
    統計値
    Per one-serving-per-day increment of SSB: 18% higher T2D incidence (95% CI 9-28%) before, 13% (6-21%) after adjustment for adiposity; US 10-year population attributable fraction 8.7% (3.9-12.9%), ~1.8 million of ~20.9 million projected events; 17 cohorts, 38,253 cases
    抜粋
    “"Habitual consumption of sugar sweetened beverages was associated with a greater incidence of type 2 diabetes, independently of adiposity." ”
    出典データ
    2015-07-21
    アクセス日
    2026-07-14 · アーカイブ版
    計算過程
    Imamura et al. 2015 provides the population-attributable-fraction anchor: 8.7% of projected US 10-year diabetes events attributable to SSBs. That the association survives adjustment for adiposity (18% → 13% per serving/day) establishes a weight-independent component and rules out "it is just the calories" as a complete explanation. The PAF is a population figure; this entry expresses the same association at the individual habitual-drinker level as an ~8% lifetime excess. That figure and the ~9% population attributable fraction are different quantities (individual absolute excess vs share of population cases removable) that happen to land at a similar single-digit magnitude; the agreement is directional, not a strict arithmetic identity.
  3. [3] PLOS One (Koyama AK, Cheng YJ, Brinks R, Xie H, Gregg EW, Hoyer A, Pavkov ME, Imperatore G) — Trends in lifetime risk and years of potential life lost from diabetes in the United States, 1997-2018
    Trends in lifetime risk and years of potential life lost from diabetes in the United States, 1997-2018

    See all 2 Likelier entries citing this source →

    統計値
    Lifetime risk of diabetes for a 20-year-old US adult: 31.7% (1997-1999), peaked at 40.7% (2005-2009), and 32.8% (95% CI 32.4-33.2) in 2015-2018
    抜粋
    “"LR for adults at age 20 increased from 31.7% (95% CI: 31.2-32.1%) in 1997-1999 to 40.7% (40.2-41.1%) in 2005-2009, then decreased to 32.8% (32.4-33.2%) in 2015-2018." ”
    出典データ
    2022-06-01
    アクセス日
    2026-07-14 · アーカイブ版
    計算過程
    This is the baseline anchor and the source of the 0.33 figure. Koyama et al. estimate the lifetime risk of diabetes for a 20-year-old US adult (to age 84) at 32.8% (95% CI 32.4-33.2) in 2015-2018 — a from-age-20 basis that matches this site's from-age-18 normalization far more cleanly than a birth-cohort projection would, and consistent with Narayan et al. 2003 JAMA (32.8% male / 38.5% female). This entry inherits the same ~0.33 anchor its sibling undiagnosed-type2-diabetes uses. The figure covers all diabetes (type 1 is ~5-10% of cases, so the T2D-specific baseline is marginally lower, well within the uncertainty band). It supplies only the base rate; the SSB effect size comes from Malik and Imamura.
  4. [4] Diabetes Research and Clinical Practice (Abdullah A, Peeters A, de Courten M, Stoelwinder J) — The magnitude of association between overweight and obesity and the risk of diabetes: A meta-analysis of prospective cohort studies
    The magnitude of association between overweight and obesity and the risk of diabetes: A meta-analysis of prospective cohort studies
    統計値
    Pooled RR of type 2 diabetes 7.19 (95% CI 5.74-9.00) for obese vs normal weight and 2.99 (95% CI 2.42-3.72) for overweight; meta-analysis of 18 prospective cohort studies
    抜粋
    “"The overall RR of diabetes for obese persons compared to those with normal weight was 7.19, 95% CI: 5.74, 9.00." ”
    出典データ
    2010-09-01
    アクセス日
    2026-07-14 · アーカイブ版
    計算過程
    Grounds the obesity personal-factor multiplier, not the headline. The obese-vs-normal-weight RR of 7.19 is why a habitual soda drinker's stratum baseline T2D risk sits well above the 0.33 population anchor; since the SSB effect is largely adiposity-independent (Imamura), the absolute attributable excess scales with that higher baseline, which the 1.6x obesity multiplier reflects (capped well below 7.19 because the 0.33 anchor already includes obese adults). Not used in the native/normalized arithmetic.

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434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 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 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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