Przejdź do treści
Likelier

Odczuwany lęk a rzeczywiste prawdopodobieństwo

Jakie jest prawdopodobieństwo, że przeżyjesz załamanie waluty lub hiperinflację?

Prawdopodobieństwo w skali życia · globalnie

~1 na 5

.5 lifetime (global adult living through a currency collapse or hyperinflation)

18% szans w skali życia

Większość to niedocenia.

Zakresy się różnią — pokazane jako typowe prawdopodobieństwo w życiu dorosłego. Zobacz metodologię.

Inne · zweryfikowane 2026-06-21
Jakość dowodów 4.6/5

Ocena recenzji w ośmiu wymiarach względem rubryki jakości . Każdy wymiar oceniony w skali 1–5.

D1 Zakotwiczenie w źródłach
5/5
D2 Autorytet źródeł
5/5
D3 Arytmetyka
4/5
D4 Niepewność
4/5
D5 Zakres
5/5
D6 Tekst
5/5
D7 Uczciwość co do percepcji
4/5
D8 Kompletność zastrzeżeń
5/5
Średnia 4.6/5
Bezpośredni dowód
Źródło Badanie recenzowane · National Bureau of Economic Research / Stanley Fischer, Ratna Sahay, Carlos A. Vegh (also Journal of Economic Literature 40(3), 2002)
w ciągu życia, dorosły globalnie każde pasmo = 10× rzadsze → powiększono do twoich czynników Zobacz pełną skalę →
pewne 1 na 1 tys. 1 na 1 mln 1 na 1 mld
1 in 2.5 1 in 92

● twoje czynniki — kliknij to ryzyko ▾ aby ujawnić

  1. Twoje czynniki
A banknote rendered as a simple rectangle whose value digits trail off into ever-smaller zeros, flat vector illustration in muted tones.

Postrzegane

Dla czytelników z gospodarek waluty rezerwowej upadek waluty to kanoniczne ryzyko „przydarzające się innym”. Obraz mentalny jest utrwalony i historyczny: weimarskie taczki marek, zimbabweński banknot o nominale stu trylionów, wenezuelski sklep przeceniający towary dwa razy dziennie. Ponieważ te obrazy są skrajne i obce, typowy dorosły z USA, strefy euro czy Japonii traktuje to zdarzenie jak eksponat muzealny — znikomo rzadki, ograniczony do państw upadłych i przegranych wojen. Ta intuicja jest dobrze skalibrowana dla ich własnej waluty i źle skalibrowana jako twierdzenie o świecie: na poziomie globalnym istotna mniejszość dorosłych żyjących dzisiaj osobiście przeżyła kryzys inflacyjny, a w Ameryce Łacińskiej, Afryce Subsaharyjskiej i dawnym bloku sowieckim jest to bliższe pokoleniowemu obrzędowi przejścia niż zdarzeniu wyjątkowemu. Chapman Survey of American Fears nie wyodrębnia upadku waluty, ale „upadek gospodarczy/finansowy” powraca w jej pierwszej dziesiątce, co sugeruje, że lęk istnieje nawet tam, gdzie osobiste prawdopodobieństwo jest bliskie zeru.

Szacunek przybliżony: Większość dorosłych z krajów waluty rezerwowej traktuje to jako dziwaczne zdarzenie raz na stulecie; globalnie jest to bliższe regionalnej regularności raz na pokolenie

Źródło: intuicja redakcyjna, bez badania

Rzeczywiste

25 ze 133 gospodarek rynkowych doświadczyło epizodu bardzo wysokiej inflacji (>100%/rok) w latach 1960–1996 (Fischer, Sahay i Vegh, JEL 2002)

133 gospodarki rynkowe w próbie MFW

Pokaż obliczenia

This is a population-weighted global-adult estimate, not a country-count rate, and not a US-adult rate. The distinction matters more here than for almost any other entry on the site, because inflation crises are extraordinarily concentrated. They are not sprinkled uniformly across countries: a persistent subset of chronic-inflation economies returns to crisis repeatedly (Argentina spent over seventeen years above 100%/yr in the Fischer et al. sample, Brazil over fifteen, the Democratic Republic of the Congo had six separate episodes totalling fifteen years), while reserve-currency and large low-inflation economies essentially never cross the threshold in a living adult's lifetime. The right model is therefore not a uniform per-country hazard compounded over 59 years, but a population partition: lifetime exposure is approximately 1 for an adult in a chronic / crisis-prone economy and approximately 0 for an adult in a low-inflation giant. The threshold must be applied symmetrically to every country, which is the crux. The question asks specifically about a systemic monetary-order failure — hyperinflation, or an outright currency collapse — not an ordinary high-inflation year, so the operational line is "sustained very-high inflation / monetary-order failure" rather than the broad Reinhart-Rogoff >=20%/yr inflation-crisis line. Under that strict reading the in-bucket population is roughly: most of Latin America and the Caribbean (~663M, ~8% of world population — Argentina, Brazil, Bolivia, Peru, Venezuela and others), the chronic / very-high-inflation subset of Sub-Saharan Africa (Fischer et al. name nine African countries with >100%/yr episodes — Angola, the DRC, Ghana, Guinea-Bissau, Sierra Leone, Somalia, Sudan, Uganda, Zambia — plus Zimbabwe; on the order of 5-7% of world population, NOT all 16% of SSA), the former Soviet bloc (~300M, ~4% — the entire bloc ran inflation above 100%/yr in 1992-94), plus chronic cases outside those blocs (Turkey, Iran, Lebanon, Myanmar, Suriname; roughly 2-3%). Crucially, China and India are OUT under this strict reading: China's last hyperinflation was 1947-49 and India has never crossed ~100%/yr, and excluding them is only consistent because SSA is counted as the named high-inflation subset rather than the whole region. Summing the in-bucket population shares gives roughly 18% of global adults, or ~1 in 5.5 — consistent with the native rate (25 of 133 market economies, ~19%). The uncertainty band reflects the threshold choice, which is the dominant lever: restricting to true Cagan hyperinflation alone (>=50%/month) pulls the figure toward ~0.10; broadening to any >=20%/yr inflation-crisis year would pull China (~24% in 1994), India (~28% in the mid-1970s oil shock), Indonesia and much of South/Southeast Asia into the bucket and push the figure above ~0.35. The point estimate sits at the strict monetary-order-failure reading the question specifies.

Zastrzeżenia: Nagłówkowe ~1 na 5,5 to liczba globalna dla dorosłego, życiowa, zdominowana prze…

Nagłówkowe ~1 na 5,5 to liczba globalna dla dorosłego, życiowa, zdominowana przez jeden wybór modelowania i jeden wybór definicyjny. Wybór modelowania: kryzysy inflacyjne są skoncentrowane, a nie jednorodne, więc liczbę buduje się przez podział populacji świata na segment wysokiej ekspozycji (prawdopodobieństwo życiowe ~1) i segment bliski zeru, a następnie zsumowanie udziałów populacji — a nie przez składanie pojedynczego zagrożenia na kraj. Wybór definicyjny: „załamanie waluty lub hiperinflacja” nie ma jednego uzgodnionego progu, a próg MUSI być stosowany symetrycznie do każdego kraju, bo inaczej liczba staje się niespójna. Prawdziwa hiperinflacja Cagana (>=50%/miesiąc) jest naprawdę rzadka — 57 zweryfikowanych epizodów na świecie od lat 1790. w tabeli Hanke-Krus, przy braku jakichkolwiek między 1947 a 1984 rokiem. Centralne oszacowanie używa ścisłego odczytu „systemowego załamania porządku monetarnego”, który precyzuje pytanie — utrzymująca się bardzo wysoka inflacja aż po hiperinflację — co utrzymuje niskoinflacyjnych gigantów, Chiny i Indie, poza segmentem i liczy Afrykę Subsaharyjską jako jej nazwany wysokoinflacyjny podzbiór, a nie cały region. Ten odczyt ląduje na ~1 na 5,5 i zgadza się ze wskaźnikiem krajowym (25 ze 133, ~19%). Ograniczenie aż do prawdziwej hiperinflacji Cagana ciągnie liczbę ku dolnej granicy (~0,10); poszerzenie do luźniejszej linii kryzysu inflacyjnego Reinharta-Rogoffa (>=20%/rok) wciąga do segmentu Chiny (~24% w 1994), Indie (~28% w połowie lat 70.) oraz znaczną część Azji Południowej i Południowo-Wschodniej i pcha ją ku górnej granicy (~0,35). Luka USA-vs-świat to kluczowe zastrzeżenie: osobiste życiowe prawdopodobieństwo dorosłego z USA, strefy euro lub Japonii jest bliskie zeru (mnożnik waluty rezerwowej 0,05 to odzwierciedla), podczas gdy dorosłego z Ameryki Łacińskiej, Afryki Subsaharyjskiej lub obszaru posowieckiego jest bliskie pewności. Liczba mierzy też przeżycie zdarzenia, a nie poniesienie proporcjonalnej straty majątku — standardowe rozróżnienie zdarzenie-vs-ciężkość. Trzymanie twardej waluty lub twardych aktywów to udokumentowane zabezpieczenie i jest ujęte jako mnożnik ochronny, a nie jako zmiana makro-prawdopodobieństwa. Oszacowanie ostrożnie traktuje spokój po 2000 roku: Reinhart i Rogoff wyraźnie ostrzegają, że ciche okresy w inflacji, podobnie jak w niewypłacalności, nie trwają w nieskończoność, a wejście Wenezueli do księgi rekordów hiperinflacji w 2016 roku, w ciągu dekady od publikacji książki, to żywy przykład.

Powiązane ryzyka

Inne ryzyka o podobnej tematyce — do odkrywania powiązanych obaw.

Inne

Katastrofa rządu ekstremistycznego

Jakie są szanse, że ekstremistyczny rząd polityczny katastrofalnie zrujnuje twój kraj?

Inne

Długa awaria prądu

Jakie jest prawdopodobieństwo, że przeżyjesz przedłużającą się awarię sieci energetycznej trwającą kilka dni lub dłużej?

Inne

Krach mieszkaniowy

Jakie są szanse, że poważny krach na rynku nieruchomości zniszczy Twój kapitał własny w domu?

Inne

BNPL: zaległa rata

Jakie jest prawdopodobieństwo, że użytkownik opcji kup teraz, zapłać później przegapi ratę?

Inne

Szkody z pękniętej rury

Jakie jest prawdopodobieństwo, że moje rury pękną i spowodują poważne szkody wodne?

Inne

Straty z day tradingu

Jakie jest prawdopodobieństwo znacznych strat finansowych z aktywnego handlu detalicznego?

Inne

Deportacja (nieudokumentowani)

Jakie są szanse na deportację dla osoby nieudokumentowanej w USA?

Inne

Rozwód

Jakie jest prawdopodobieństwo, że pierwsze małżeństwo zakończy się rozwodem?

Porównaj z:

Ten wpis celowo wyodrębnia wąskie zdarzenie: systemowe załamanie porządku monetarnego — hiperinflację w ścisłym sensie (próg Cagana, czyli ceny rosnące o ponad 50 procent w ciągu jednego miesiąca) lub całkowite załamanie waluty, gdzie utrzymujący się kryzys inflacyjny i krach kursowy niszczą wartość jednostki rozliczeniowej. To inne zwierzę niż zwykła recesja (niemal pewna w ciągu każdego dorosłego życia, zob. economic-recession-impact) czy krach na rynku akcji (również niemal pewny, zob. stock-market-crash). Tamte to spadki wewnątrz funkcjonującego systemu monetarnego; to jest załamanie samego systemu. Ścisły ogon jest naprawdę rzadki: World Hyperinflation Table Hanke-Krus kataloguje tylko 56 zweryfikowanych hiperinflacji na świecie od rewolucyjnej Francji w latach 90. XVIII wieku — Wenezuela stała się 57. w 2016 roku — a Fischer, Sahay i Vegh zauważają, że w latach 1947-1984 nie było żadnej hiperinflacji. Najgorsza kiedykolwiek zmierzona miała miejsce na Węgrzech w lipcu 1946 roku, gdy ceny podwajały się mniej więcej co piętnaście godzin.

Liczbą, która czyni ten wpis wartym opublikowania, nie jest rzadkość skrajnego ogona, lecz częstość szerszego zdarzenia, gdy policzyć cały świat, a nie jedną walutę. Używając progu Reinhart i Rogoffa dla kryzysu inflacyjnego — inflacja roczna na poziomie 20 procent lub więcej, o której pokazują, że idzie “ręka w rękę” z krachami kursowymi — obraz się zmienia. Fischer i współpracownicy ustalili, że 25 z 133 gospodarek rynkowych doświadczyło epizodu powyżej 100 procent rocznie między 1960 a 1996 rokiem, przy czym większość z nich skupiona była w Ameryce Łacińskiej (dwanaście krajów) i Afryce (dziewięć). Reinhart i Rogoff, pracując na ośmiu wiekach danych cenowych z sześćdziesięciu sześciu krajów, ujmują to dosadniej: żaden kraj rynku wschodzącego w historii nie uniknął napadów wysokiej inflacji, a w ich nowoczesnej tabeli tylko Nowa Zelandia i Panama nie wykazują roku z inflacją powyżej 20 procent. Zważ te fakty według tego, gdzie ludzie faktycznie mieszkają — licząc chronicznie i bardzo wysoko inflacyjne gospodarki Ameryki Łacińskiej, wymienione wysoko inflacyjne kraje Afryki Subsaharyjskiej, były blok sowiecki oraz przypadki takie jak Turcja i Iran, a wyłączając nisko inflacyjnych gigantów Chiny i Indie — i mniej więcej jedna piąta dorosłych na świecie przeżyła lub przeżyje załamanie waluty. To podstawa nagłówkowej liczby ~1 na 5,5 i zgadza się ona z krajową stopą 25 z 133 (około 19 procent). Obniż próg do szerszej linii kryzysu inflacyjnego 20 procent, a Chiny (około 24 procent w 1994 roku) i Indie (około 28 procent w połowie lat 70. podczas szoku naftowego) wchodzą do rachunku, podnosząc liczbę powyżej jednej trzeciej; to ta dwuznaczność, a nie szum statystyczny, mierzy przedział niepewności.

Niemal cała ciekawość wokół tej liczby tkwi w tym, jak nierównomiernie jest rozłożona, dlatego figura jest znormalizowana jako prawdopodobieństwo dla globalnego dorosłego, a nie dla dorosłego z USA. Kryzysy inflacyjne nie są rozsypane losowo; nawracają w trwałym podzbiorze gospodarek i niemal nigdy nie dotykają reszty. Argentyna spędziła ponad siedemnaście lat powyżej 100 procent inflacji w próbie Fischera; Demokratyczna Republika Konga miała sześć osobnych epizodów. Naprzeciw temu dorosły z kraju waluty rezerwowej — w Stanach Zjednoczonych, strefie euro czy Japonii — ma osobiste prawdopodobieństwo życiowe bliskie zeru (USA ostatni raz przekroczyły 20 procent inflacji podczas wojny secesyjnej w latach 60. XIX wieku), a Chiny i Indie, razem ponad jedna trzecia ludzkości, również siedzą w koszyku niskiej ekspozycji. Rezultatem jest obawa jednocześnie przeszacowana i niedoszacowana: przeszacowana jako osobiste zagrożenie przez zachodniego czytelnika, który wyobraża sobie Weimar i zakłada, że mogłoby się to zdarzyć wszędzie, i niedoszacowana jako globalna prawidłowość przez tego samego czytelnika, dla którego “około jedna piąta żyjących dorosłych widziała załamanie swojej waluty” brzmi nieprawdopodobnie, dopóki nie rozłoży się ważenia populacyjnego. Udokumentowane zabezpieczenie — trzymanie twardej waluty lub twardych aktywów — zmienia szkodę, a nie szanse.

Około 1 na 5 dorosłych na świecie przeżyje załamanie waluty lub hiperinflację, ale ryzyko jest dziko nierównomierne. Dla dorosłego z USA, strefy euro czy Japonii jest niemal zerowe; dla dorosłego z Ameryki Łacińskiej, postsowieckiego lub z wysoko inflacyjnej Afryki jest bliższe niemal pewności.

Rejestr twierdzeń

Każda liczba poniżej jest tym, co podało dane źródło — z dosłownym cytatem, na którym się oparliśmy, i sposobem, w jaki doszliśmy do naszej wartości. Kliknij dowolny link, żeby zweryfikować bezpośrednio.

2/4 źródeł niezależnie zweryfikowanych słowo w słowo z podanym źródłem

  1. [1] National Bureau of Economic Research / Stanley Fischer, Ratna Sahay, Carlos A. Vegh (also Journal of Economic Literature 40(3), 2002) — Modern Hyper- and High Inflations
    Modern Hyper- and High Inflations
    Statystyka
    Following Cagan (1956), hyperinflation begins the month inflation first exceeds 50% per month; between 1947 and 1984 there were no hyperinflations, and since 1984 at least seven (in six countries); 45 very-high-inflation episodes (>100%/yr) in 25 countries; as many as 25 of 133 market economies have had a very-high-inflation episode
    Cytat
    “"Cagan defined a hyperinflation as beginning in the month inflation first exceeds 50 percent (per month) and as ending in the month before the monthly inflation rate drops below 50 percent for at least a year. [...] Between 1947 and 1984 there were no hyperinflations. Since 1984, there have been at least seven (in six countries) in the market economies [...] since 1960, most countries have suffered from at least one episode of inflation of more than 25 percent per annum, and as many as 25 (out of 133) market economies have experienced an episode of very high inflation (i.e., twelve-month inflation above 100 percent)." ”
    Dane źródłowe z
    2002-05-01
    Dostęp
    2026-06-21 · kopia archiwalna
    Obliczenie
    Fischer, Sahay & Vegh provide the cleanest cross-country base rate. The native figure uses their headline count: 25 of 133 market economies experienced an episode above 100%/yr over roughly 1960-1996. This is a share of COUNTRIES, not of people. It is used as the native rate (25/133 ~= 19% of market economies), and as the anchor for the lower end of the population-weighted band, because true hyperinflation and >100%/yr inflation are rarer than the broader 20-40%/yr "currency collapse" events that the headline normalized figure counts. The Cagan 50%/month definition fixes the upper (hyperinflation) tail; the "no hyperinflations 1947-1984, then seven since 1984" sentence establishes that true hyperinflation is a handful of episodes per generation, concentrated in a few countries.
    Niezależność
    Methodologically independent of Reinhart & Rogoff: Fischer et al. use IMF International Financial Statistics monthly price data and Cagan-style episode dating on a 133-country market-economy sample, whereas Reinhart & Rogoff build an eight-century annual cross-country inflation database. The two converge on the same qualitative picture from different data.
  2. [2] National Bureau of Economic Research / Carmen M. Reinhart, Kenneth S. Rogoff — This Time Is Different: A Panoramic View of Eight Centuries of Financial Crises
    This Time Is Different: A Panoramic View of Eight Centuries of Financial Crises
    Statystyka
    Inflation crisis defined as annual inflation >=20%; no emerging-market country in history (including the US in the 1860s) has escaped bouts of high inflation; across 66 countries inflation crises and exchange-rate crashes travel hand in hand
    Cytat
    “"If serial default is the norm for a country passing through the emerging market state of development, then the tendency to lapse into periods of high and extremely high inflation is an even more striking common denominator. No emerging market country in history, including the United States (whose inflation rate exceeded 20 percent during the country's 1860s civil war) has managed to escape bouts of high inflation. [...] inflation crises and exchange rate crises travel hand-in-hand in the overwhelming majority of episodes across time and countries." ”
    Dane źródłowe z
    2008-03-01
    Dostęp
    2026-06-21 · kopia archiwalna
    Obliczenie
    Reinhart & Rogoff supply the operational threshold for the broad "currency collapse" framing: an inflation crisis is a year with annual inflation >=20%, and they show inflation crises and exchange-rate crashes co-occur in the overwhelming majority of episodes — i.e. an inflation crisis IS, in practice, a currency collapse. Their 66-country eight-century database documents that essentially every emerging-market economy has had at least one such episode, while only a short list of countries (notably New Zealand and Panama in their Table 13) show no period of inflation over 20%. This supports the population-partition method: the in-bucket population share is approximated by the emerging-market / chronic-inflation regions, against an out-bucket of reserve-currency economies plus China and India.
    Niezależność
    Independent annual cross-country price database (consumer-price and cost-of-living indices back to the 1700s-1800s for many countries), distinct from the IMF monthly-data approach in Fischer et al. Reinhart & Rogoff cite Fischer, Sahay & Vegh only for the African high-inflation analysis, not for the crisis-dating used here.
  3. [3] Cato Institute / Steve H. Hanke and Nicholas Krus (Johns Hopkins Institute for Applied Economics) — World Inflation and Hyperinflation Table Zweryfikowane
    World Inflation and Hyperinflation Table
    Statystyka
    The Hanke-Krus World Hyperinflation Table documents all 56 documented episodes of hyperinflation since the 1790s; Venezuela was added in 2016 as the 57th verified episode
    Cytat
    “"This chapter supplies, for the first time, a table that contains all 56 episodes of hyperinflation, including several which had previously gone unreported." ”
    Dane źródłowe z
    2017-01-01
    Dostęp
    2026-06-21 · kopia archiwalna
    Weryfikacja
    Cytat niezależnie pobrany ponownie i potwierdzony słowo w słowo z podanym źródłem podczas naszego audytu ugruntowania.
    Obliczenie
    The Hanke-Krus table is the definitive catalogue of true (Cagan-threshold, >=50%/month) hyperinflation. Fifty-six episodes since the assignat inflation of revolutionary France (1795-96), with Venezuela added as the 57th in 2016, across well over two centuries and the whole world, is the headline rarity fact: true hyperinflation is roughly one verified episode every four years globally, heavily clustered around wars, revolutions, the collapse of empires, and the births of new states (the post-WWI European cluster, the post-Soviet 1992-94 cluster). This source bounds the EXTREME tail of the distribution and is why the normalized figure is driven by the broader 20-40%/yr currency-collapse band rather than by the much rarer hyperinflation band alone.
    Niezależność
    Independent episode catalogue compiled from primary price data by Hanke and Krus, distinct from both the IMF (Fischer et al.) and the Reinhart-Rogoff databases. Uses the strict Cagan monthly-rate definition.
  4. [4] Guinness World Records — Highest inflation rate (ever) Zweryfikowane
    Highest inflation rate (ever)
    Statystyka
    The highest recorded inflation occurred in Hungary in July 1946: a daily inflation rate of 207%, with prices doubling roughly every 15 hours
    Cytat
    “"The highest recorded rate of inflation occurred in Hungary during July 1946. [...] This works out to a daily inflation rate of 207%, meaning that prices denominated in Hungarian pengo doubled every 15 hours." ”
    Dane źródłowe z
    2024-01-01
    Dostęp
    2026-06-21 · kopia archiwalna
    Weryfikacja
    Cytat niezależnie pobrany ponownie i potwierdzony słowo w słowo z podanym źródłem podczas naszego audytu ugruntowania.
    Obliczenie
    Used only as the illustrative ceiling of the distribution — the single worst monthly/daily inflation rate ever measured. It anchors the "how bad can it get" end of the prose and is not used in the probability arithmetic. Hungary's August 1946 forint reset (replacing the pengo at a rate on the order of 4 x 10^29 to 1) is the canonical example of a complete monetary-order collapse and currency replacement.
    Niezależność
    Record-keeping reference; the Hungary 1946 figure is independently reported by the Hanke-Krus table, Cagan (1956), and Fischer et al., so the illustrative fact is well corroborated.

436 ryzyk z mierzonym prawdopodobieństwem
1 na 10 1 na 100 1 na 1K 1 na 10K 1 na 100K 1 na 1M 1 na 10M 1 na 100M 1 na 1B pewne rzadsze → Ryzyko chirurgii kosmetycznej za granicą — 1 na 10 Cukier/sól u niemowląt — 1 na 10 Endometrioza — 1 na 10 Ryzyko przeszczepu włosów w Turcji — 1 na 10 Endoproteza kolana — 1 na 10 Przewlekłe leki przeciwbólowe — 1 na 10 Całkowita utrata zębów — 1 na 9,1 Alzheimer — 1 na 8,3 Niedobór snu — 1 na 8,3 Bezdymny tytoń — 1 na 8,3 Rower bez kasku — 1 na 8,0 Uszkodzenia zębów przez bruksizm — 1 na 7,7 Zawodność prezerwatywy — 1 na 7,7 Rezygnacja z opieki ze strachu — 1 na 7,1 Utrata wzroku — 1 na 6,7 Przepuklina od dźwigania — 1 na 6,7 Ryzyko złamania biodra — 1 na 6,7 Regularne picie — 1 na 6,7 Pierwszy zawał serca — 1 na 5,9 Niepłodność — 1 na 5,7 Ponad 5 lat odpłatnej opieki — 1 na 5,6 CTE (futbol) — 1 na 5,0 Poważna depresja — 1 na 4,9 Uraz na wędrówce — 1 na 4,8 Zakażenie przez jedzenie po dziecku — 1 na 4,2 Borelioza — 1 na 4,0 Samotność i zdrowie — 1 na 3,8 Dziedziczne ryzyko AUD — 1 na 3,5 Zaburzenie używania alkoholu — 1 na 3,4 Zaburzenie lękowe — 1 na 3,2 Przyspieszenie ryzyka CV przy menopauzie — 1 na 3,0 Cicha cukrzyca — 1 na 3,0 Latanie z przeziębieniem — 1 na 2,9 Utrata pracy i depresja — 1 na 2,9 Choroba odkleszczowa (las) — 1 na 2,9 Cichy wysoki cholesterol — 1 na 2,9 Utrata dziadka w dzieciństwie — 1 na 2,8 Pacifier on the floor — 1 na 2,8 Ciche nadciśnienie — 1 na 2,7 Infekcja oporna — 1 na 2,6 Brak zgodności szpiku — 1 na 2,4 Przyjęcie do domu opieki — 1 na 2,2 Fałszywie dodatnia mammografia — 1 na 2,0 Regularne palenie — 1 na 2,0 Biegunka podróżna — 1 na 2,0 Sporty przygodowe — 1 na 1,8 Opieka długoterminowa po 65. — 1 na 1,8 Prawdopodobieństwo wdowieństwa — 1 na 1,7 Niechroniony seks — 1 na 1,5 Przewlekły ból pleców — 1 na 1,3 Higiena rąk — 1 na 1,0 Rak (dowolny) — 1 na 7,1 Hulajnoga bez kasku — 1 na 4,5 E-rower bez kasku — 1 na 4,0 Zagubiony bagaż — 1 na 3,7 Wypadek z winy kierowcy — 1 na 2,9 Zderzenie z jeleniem — 1 na 2,7 Obrażenia w wypadku — 1 na 2,6 Odwołanie lotu — 1 na 1,8 Zakłócenie podróży: wojna lub katastrofa — 1 na 1,7 Włamanie do domu — 1 na 9,1 Napaść podczas autostopu — 1 na 8,8 Oszustwo czekowe — 1 na 7,7 Wykorzystywanie seksualne dzieci — 1 na 6,8 Uporczywe nękanie — 1 na 6,2 Napaść seksualna na studentkę — 1 na 5,7 Przemoc domowa — 1 na 3,7 Napaść nocą — 1 na 3,6 Kradzież roweru — 1 na 2,9 Przemoc seksualna — 1 na 2,3 Molestowanie seksualne (całe życie) — 1 na 1,6 Niedobór wody — 1 na 2,5 Burza słoneczna klasy Carringtona — 1 na 1,9 Punkt krytyczny WAIS — 1 na 1,1 Ucieczka kota domowego — 1 na 10 Ugryzienie psa bez smyczy — 1 na 9,8 Królik umiera w ciągu 4 lat — 1 na 3,3 Pogryzienie przez psa — 1 na 1,8 Chomik umiera przed nastolatkiem — 1 na 1,0 Niedobór żelaza (kobiety) — 1 na 3,9 Niedobór witaminy D — 1 na 2,9 Luka magnezowa — 1 na 1,9 Niedogotowane jedzenie — 1 na 1,6 Zanieczyszczenie krzyżowe surowym mięsem — 1 na 1,4 Jedzenie poza lodówką — 1 na 1,2 Oszustwo z głosem AI — 1 na 2,9 Oszustwo online — 1 na 2,5 Cyberprzemoc wśród nastolatków — 1 na 2,0 Dzieci i treści jawne — 1 na 1,9 Wyciek danych — 1 na 1,1 Poronienie — 1 na 6,7 Próba samobójcza nastolatka — 1 na 5,6 Depresja poporodowa — 1 na 4,8 Lek przeciwbólowy przed szczepieniem — 1 na 3,8 Nadmierny przyrost masy w ciąży — 1 na 2,6 Nieszczepione dziecko i odra — 1 na 2,0 Wszy głowowe u dziecka — 1 na 2,0 Strata seniorów na oszustwie — 1 na 10 Upadek funduszu — 1 na 10 Krach mieszkaniowy — 1 na 8,3 Kontrola IRS — 1 na 6,7 Załamanie waluty — 1 na 5,6 Deportacja za przekroczenie wizy USA — 1 na 5,6 Odbiór auta z kredytu subprime — 1 na 5,0 Niepełnosprawność w wieku produkcyjnym — 1 na 4,0 Niespłacony kredyt studencki — 1 na 3,8 Represje wobec sygnalisty — 1 na 3,2 Wymuszone odejście przed emeryturą — 1 na 2,9 Niedobór emerytalny — 1 na 2,6 BNPL: zaległa rata — 1 na 2,4 Rozwód — 1 na 2,4 Szkody z pękniętej rury — 1 na 2,2 Mobbing w pracy — 1 na 2,1 Długa awaria prądu — 1 na 2,0 Deportacja (nieudokumentowani) — 1 na 1,8 Szok kosztów pogrzebu — 1 na 1,7 Kradzież tożsamości — 1 na 1,7 Oszustwo kartowe — 1 na 1,5 Prześladowanie w szkole — 1 na 1,5 Śmierć żołnierza frontowego — 1 na 1,3 Recesja gospodarcza — 1 na 1,0 Krach na giełdzie — 1 na 1,0 Szkody gradowe na dachu — 1 na 3,0 Problemowy lokator — 1 na 1,8 Powikłania LASIK — 1 na 100 Szkody od suchego papieru toaletowego — 1 na 100 Dym papierosowy bierny — 1 na 91 Zaburzenie gier (dorośli) — 1 na 83 SOR od szpilek — 1 na 79 Thrown/dropped object — 1 na 67 Reakcja na lek — 1 na 58 Przedawkowanie — 1 na 56 Astma od kuchenki gazowej u dziecka — 1 na 50 Toksoplazmoza z kuwety kota — 1 na 48 Renta z tyt. zdrowia psychicznego — 1 na 45 Uzależnienie od benzodiazepin — 1 na 40 Ołów w wodzie z kranu — 1 na 40 Niewłaściwe stosowanie leków — 1 na 35 Urazowe uszkodzenie mózgu — 1 na 33 Zakażenie szpitalne — 1 na 31 Zanieczyszczenie powietrza — 1 na 29 Schyłkowa choroba nerek — 1 na 29 Biegunka podróżnych (woda) — 1 na 26 Uraz narciarski — 1 na 26 Zaburzenie dwubiegunowe — 1 na 23 Usunięcie zęba mądrości — 1 na 22 Powikłanie turystyki stomatologicznej — 1 na 20 Porzucenie osób starszych — 1 na 20 Parkinson — 1 na 20 Pasożyty zwierząt — 1 na 20 Niezdiagnozowane ADHD — 1 na 20 Alergia pokarmowa u dorosłych — 1 na 19 Demencja inna niż Alzheimera — 1 na 17 Zaburzenie używania konopi — 1 na 16 Udar — 1 na 15 PTSD — 1 na 15 Poważna utrata słuchu — 1 na 14 Cukrzyca typu 2 — 1 na 13 Zapalenie wyrostka — 1 na 13 Dym z gotowania — 1 na 13 Nieleczona depresja — 1 na 13 Napoje a cukrzyca — 1 na 13 Choroba serca — 1 na 12 Śmierć z błędu medycznego — 1 na 12 Kompulsywne zachowania seksualne — 1 na 12 Zaburzenia odżywiania — 1 na 11 Endoproteza biodra — 1 na 11 Kamienie nerkowe — 1 na 11 Śmierć/niepełnosprawność rodzica — 1 na 11 Siedzący tryb życia — 1 na 11 Infekcja w salonie — 1 na 11 Rak jajnika — 1 na 91 Rak jelita grubego — 1 na 77 Rak piersi — 1 na 59 Rak wątroby — 1 na 59 Rak płuc — 1 na 56 Rak prostaty — 1 na 50 Czerniak (UV) — 1 na 29 Ryzyko RJD (niski błonnik) — 1 na 26 Czerwone mięso a rak jelita grubego — 1 na 21 Zwęglone mięso a rak — 1 na 20 Wypadek techniczny — 1 na 83 Jazda na lekach uspokajających — 1 na 77 SMS + jazda — 1 na 56 Śmierć bez pasów — 1 na 53 Przekroczenie prędkości o 20% — 1 na 50 Motocykl bez kasku — 1 na 45 Lot kosmiczny (astronauta) — 1 na 42 Oglądanie filmu + jazda — 1 na 32 Obrażenia dziecka w wypadku — 1 na 27 Senna jazda — 1 na 26 Norowirus na statku wycieczkowym — 1 na 24 Uraz e-hulajnogi — 1 na 10 Kradzież kieszonkowa podczas podróży — 1 na 38 Kradzież katalizatora — 1 na 37 Ugodzenie nożem w napaści — 1 na 37 Kradzież pojazdu — 1 na 34 Napad uliczny / rozbój — 1 na 26 Niesłuszny wyrok — 1 na 24 Podtruwanie drinków — 1 na 17 Kradzież auta metodą relay — 1 na 13 Obrażenia na proteście w reżimie — 1 na 12 Załamanie AMOC — 1 na 20 Anafilaksja po użądleniu — 1 na 50 Obroża dla kota — 1 na 25 Zatrucie pokarmowe w restauracji — 1 na 58 Niedobór B12 — 1 na 28 Niedobór wegetariański — 1 na 14 Intymny deepfake — 1 na 25 Problematyczne użycie mediów — 1 na 13 Dziecko połyka przedmiot (SOR) — 1 na 91 Poród zagrażający życiu (USA) — 1 na 61 Zgon przy porodzie (SSA) — 1 na 55 Upadek ze schodów maluch — 1 na 37 Zgon podczas wspólnego spania — 1 na 36 Uraz przy zabawie & zjeżdżalni — 1 na 33 Diagnoza autyzmu — 1 na 31 Powikłania cięcia cesarskiego — 1 na 29 Uraz zabawką, izba przyjęć (dziecko) — 1 na 21 Stan przedrzucawkowy — 1 na 20 Poważne pęknięcie krocza — 1 na 17 Cukrzyca ciążowa — 1 na 13 Uraz glowy dziecka przy upadku — 1 na 12 Śmierć bez spadkobiercy — 1 na 100 Ruina finansowa z zakładów sportowych — 1 na 100 Śmierć pilota myśliwca — 1 na 48 Śmierć w połowach komercyjnych — 1 na 45 Śmierć przy wyrębie lasu — 1 na 34 Bankructwo medyczne — 1 na 25 Zaburzenie kompulsywnego kupowania — 1 na 20 Strata na oszustwie z ogłoszeniem najmu — 1 na 20 Utrata SNAP wg zasad pracy 2025 — 1 na 18 Przejęcie hipoteczne — 1 na 14 Renta - narząd ruchu — 1 na 14 Straty z day tradingu — 1 na 13 Katastrofa rządu ekstremistycznego — 1 na 13 Zniszczenie domu przez huragan — 1 na 17 NAION (Ozempic) — 1 na 909 Utonięcie małego dziecka w basenie — 1 na 800 SM — 1 na 769 Śmiertelność w pracy — 1 na 690 Dur brzuszny — 1 na 654 GLP-1: aspiracja w znieczuleniu — 1 na 613 Niebezpieczne importowane produkty — 1 na 565 Tętniak mózgu — 1 na 400 COVID-19 — 1 na 400 Uraz od fajerwerków — 1 na 385 Nóż kuchenny: przecięte ścięgno — 1 na 385 Za dużo kofeiny — 1 na 366 Anemia sierpowata — 1 na 365 Sfałszowane leki — 1 na 361 Uszkodzenie rdzenia kręgowego — 1 na 313 Diagnoza raka u dzieci — 1 na 285 Śmierć w pandemii — 1 na 208 Denga (podróż) — 1 na 200 Poród przedwczesny od upału — 1 na 200 Pomijanie codziennych pryszniców — 1 na 200 Nieszorowanie stóp — 1 na 200 Ryzyko oddania szpiku — 1 na 167 Kleszczowe zapalenie mózgu — 1 na 167 Schizofrenia — 1 na 143 Przypadkowy upadek — 1 na 135 Nagła śmierć podczas ćwiczeń — 1 na 123 Samobójstwo (USA) — 1 na 121 Uzależnienie od opioidów — 1 na 114 Gruźlica (globalna) — 1 na 109 Diagnoza HIV — 1 na 105 Rak od radonu — 1 na 435 Rak jądra — 1 na 250 Rak szyjki macicy — 1 na 167 Rak trzustki — 1 na 125 Śmierć pieszego — 1 na 806 Wypadek motocyklowy — 1 na 709 Utonięcie podczas pływania — 1 na 685 Kierowca zabija pieszego — 1 na 552 Uraz przy chodzeniu z telefonem — 1 na 400 Pożar baterii EV — 1 na 333 Rowerzysta zabity przez samochód — 1 na 159 Pożar auta benzynowego — 1 na 125 Śmiertelność pojazdu autonomicznego — 1 na 115 Wypadek samochodowy — 1 na 105 Śmierć strażaka na służbie — 1 na 455 Śmierć policjanta na służbie — 1 na 357 Zabójstwo — 1 na 339 Oszustwo inwestycyjne — 1 na 106 Ekstremalny upał — 1 na 333 Śmierć od zmian klimatu — 1 na 204 Ukąszenie nietoperza & wścieklizna — 1 na 278 Choroba od komarów — 1 na 190 Zatrucie pokarmowe (globalne) — 1 na 317 Pożar paneli słonecznych — 1 na 667 Nieleczona skolioza dziecięca — 1 na 1000 Dziecko spada z okna — 1 na 855 Chodzik upadek ze schodów — 1 na 625 Upadek niemowlęcia — 1 na 500 Uraz w chodziku — 1 na 455 Śmiertelność matek — 1 na 272 Wiek matki i wady wrodzone — 1 na 200 Śmierć dziecka (<18) — 1 na 103 Śmierć w karierze speleologicznej — 1 na 167 Śmierć na służbie w ratownictwie — 1 na 909 Ofiara wojenna cywil Ukraina — 1 na 499 Żołnierz w walce — 1 na 270 Cofnięcie wizy studenckiej — 1 na 263 Śmierć w karierze górniczej — 1 na 214 Ruina przez hazard — 1 na 159 Pożar domu od pioruna — 1 na 461 Zniszczenie domu przez pożar lasu — 1 na 120 Malaria (podróż) — 1 na 10 000 Zakażenie przez wspólne picie — 1 na 10 000 Choroba Chagasa — 1 na 8475 Tasiemiec lisa z dzikich jagód — 1 na 8475 Dziecko połyka saszetkę nikotynową — 1 na 7937 Schistosomatoza — 1 na 6667 Nagła śmierć (młody dorosły) — 1 na 3922 Niebezpieczna instalacja — 1 na 3390 Sepsa z rany — 1 na 2857 Świadomość w narkozie — 1 na 2500 Udar cieplny (na zewnątrz) — 1 na 1905 Pożar domu — 1 na 1818 Wścieklizna od psów — 1 na 1449 Utonięcie — 1 na 1379 Uraz rdzenia z płytkiego skoku — 1 na 1111 Zakrztuszenie — 1 na 1099 Hospitalizacja EVALI z vape'owania — 1 na 1064 Rak od betelu — 1 na 1290 Zakrzep (lot) — 1 na 4651 Zabicie rowerzysty — 1 na 3937 Śmierć nastolatka w wypadku drogowym — 1 na 3030 Fotelik rowerowy z tyłu — 1 na 2500 Dziecko bez fotelika — 1 na 2000 Śmiertelne spotkanie z policją — 1 na 4739 Zabójstwo honorowe — 1 na 2381 Zabójstwo przez partnera intymnego — 1 na 1767 Huragan — 1 na 8929 Śmierć z głodu — 1 na 6536 Śmierć w zamieci — 1 na 4367 Trzęsienie ziemi — 1 na 3802 Listeria w wędlinach — 1 na 6061 Ciężkie E. coli ze świeżych warzyw — 1 na 4831 Zatrucie pokarmowe (USA) — 1 na 1862 Rtęć w rybach — 1 na 1695 Uraz od ości — 1 na 1429 Pożar baterii — 1 na 4545 Połknięcie kapsułki do prania — 1 na 6494 Utonięcie w basenie — 1 na 5882 Nieleczona dysplazja stawu biodrowego — 1 na 5000 SIDS — 1 na 2398 Wojna (cywil) — 1 na 2000 Obrzęk mózgu od grypy u dziecka — 1 na 100 000 Śmiertelne użądlenie — 1 na 76 923 Lokalna denga (kontynent. USA) — 1 na 66 667 Śmierć ze znieczulenia — 1 na 45 662 Śmierć psa w gorącym samochodzie — 1 na 41 667 Zakażenie rany Vibrio vulnificus — 1 na 32 051 Anafilaksja — 1 na 27 548 Chiropraktyczna manipulacja szyi — 1 na 16 667 Zatrucie CO — 1 na 14 006 WZW typu A (podróż) — 1 na 12 500 Rezygnacja z immunoterapii alergicznej — 1 na 11 111 Akrylamid a rak — 1 na 16 667 Wypadek autobusowy — 1 na 100 000 Katastrofa lotnicza (samolot) — 1 na 58 824 Pożar auta po zderzeniu — 1 na 25 000 Śmierć na przejeździe — 1 na 20 576 Zatopiony samochód — 1 na 16 667 Przyczepka rowerowa — 1 na 14 286 Kolizja „o włos” na pasie — 1 na 13 699 Atak kwasem — 1 na 94 340 Terroryzm — 1 na 77 519 Porwanie dziecka przez obcego — 1 na 38 760 Porwanie przez obcego — 1 na 35 211 Śmierć posagowa — 1 na 13 158 Przypadkowy wystrzał — 1 na 11 299 Pożar lasu — 1 na 100 000 Tornado — 1 na 80 645 Tsunami — 1 na 52 632 Utonięcie w oceanie — 1 na 29 155 Powódź — 1 na 20 202 Śmierć z upału po huraganie — 1 na 20 000 Śmierć w osowisku — 1 na 18 416 Erupcja superwulkanu — 1 na 12 376 Użądlenie pszczoły — 1 na 78 927 Połknięta pszczoła/osa — 1 na 29 155 Śmiertelne użądlenie skorpiona — 1 na 26 110 Śmierć psa od czekolady — 1 na 13 889 Mus z cynamonem z ołowiem — 1 na 40 000 Wymywanie z plastiku — 1 na 16 949 Uduszenie niemowlęcia w foteliku — 1 na 64 935 Upadek z bujaczka — 1 na 60 606 Zakrztuszenie malucha — 1 na 50 000 Zadławienie niemowlęcia bez nadzoru — 1 na 50 000 Śmierć dziecka jadącego przodem — 1 na 26 738 Połknięcie magnesów — 1 na 12 048 Śmierć podczas snorkelowania — 1 na 21 739 Zwierzę w transporcie — 1 na 20 000 Śmierć w areszcie ICE — 1 na 17 065 Miny lądowe — 1 na 14 728 Reakcja na szczepionkę — 1 na 763 359 Aluminium a Alzheimer — 1 na 169 492 Wyciek gazu w domu — 1 na 140 845 Śmierć dziecka w gorącym aucie — 1 na 102 041 Glifosat a rak — 1 na 1 000 000 Rak od naczyń teflonowych — 1 na 169 492 Uraz na kolejce górskiej — 1 na 312 500 Zatopienie promu — 1 na 133 333 Uraz od turbulencji — 1 na 114 943 Strzelanina w szkole — 1 na 192 308 Masowa strzelanina — 1 na 113 636 Lawina — 1 na 210 526 Piorun — 1 na 209 205 Ukąszenie węża — 1 na 884 956 Ukąszenie pająka — 1 na 833 333 Atak hipopotama — 1 na 564 972 Atak krokodyla — 1 na 337 838 Ugryzienie psa — 1 na 142 045 Pozostałości pestycydów — 1 na 1 000 000 Choroba z brudnej puszki — 1 na 200 000 Szkodliwość bioplastiku PLA — 1 na 169 492 Huśtawka niemowlęca zgon — 1 na 714 286 Zadławienie winogronem — 1 na 625 000 Uduszenie dziecka sznurem żaluzji — 1 na 416 667 Uduszenie dziecka torbą foliową — 1 na 263 158 Bateria guzikowa — 1 na 250 000 Leżaczek nachylony zgon — 1 na 238 095 Śmierć w windzie/na schodach ruchomych — 1 na 188 324 JE (podróż) — 1 na 2 000 000 Dziecko + przedni airbag — 1 na 10 000 000 Uderzenie asteroidy — 1 na 1 351 351 Jaja pająków w bananach — 1 na 10 000 000 Atak rekina — 1 na 5 681 818 Atak niedźwiedzia — 1 na 3 787 879 Zatrucie dzikimi jagodami — 1 na 2 222 222 Atak piranii — 1 na 135 135 135 Telefon przy dystrybutorze — 1 na 1 000 000 000 Telefon w samolocie — 1 na 1 000 000 000
Lottery jackpot 1 na 95 238

Ostatnio oglądane na tym urządzeniu