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Medo percebido vs. probabilidade real

Quais são as probabilidades de desenvolver transtorno de compras compulsivas?

Probabilidade ao longo da vida

~1 em 20

adults meets criteria for compulsive buying disorder on validated scales

4,9% de probabilidade ao longo da vida

A maioria subestima isto.

Os escopos variam — mostrados como probabilidade típica ao longo da vida adulta. Ver metodologia.

Outro · revisado 2026-06-14
Qualidade das evidências 4.5/5

Pontuação de revisão em oito dimensões segundo a grelha de qualidade . Cada dimensão pontuada de 1 a 5.

D1 Ancoragem nas fontes
5/5
D2 Autoridade das fontes
5/5
D3 Aritmética
4/5
D4 Incerteza
5/5
D5 Âmbito
3/5
D6 Prosa
5/5
D7 Honestidade sobre a perceção
4/5
D8 Completude das ressalvas
5/5
Média 4.5/5
Evidência direta
Source Government statistic · Consumer Financial Protection Bureau
ao longo da vida, adulto nos EUA cada banda = 10× mais raro → ajustado aos seus fatores Ver escala completa →
certo 1 em 1K 1 em 1M 1 em 1B
1 in 7.5 1 in 20

● seus fatores — clique neste risco ▾ para revelar

  1. Os seus fatores
Abstract illustration of stacked shopping bags casting a long shadow over a receipt, muted tones, flat vector.

Percebido

As compras compulsivas são frequentemente descartadas como uma mania do mundo rico ou um defeito de caráter disfarçado de transtorno. O conceito popular de «terapia das compras» apresenta as compras excessivas ocasionais como uma regulação emocional inofensiva, e a explosão do comércio online — compra com um clique, recomendação algorítmica, devoluções gratuitas — normalizou comportamentos que outrora teriam exigido um esforço mais deliberado. Nem o DSM-5 nem o ICD-11 listam atualmente o transtorno de compras compulsivas como diagnóstico autónomo, o que contribui tanto para a subdeteção clínica como para a subestimação pública da sua prevalência. Quando a condição é reconhecida, é frequentemente estereotipada como um problema de mulheres ou uma ligeira mania de controlo dos impulsos, subvalorizando a destruição financeira e a comorbilidade psiquiátrica que caracterizam os casos clinicamente significativos.

Estimativa aproximada: ~1–2 % dos adultos

Fonte: intuição editorial, não pesquisado

Real

~4,9 % de prevalência combinada em populações adultas representativas (Maraz, Griffiths & Demetrovics, 2016, Addiction; meta-análise de 40 estudos)

adultos em amostras populacionais representativas em 16 países (meta-análise de 40 estudos, n=32 000+)

Mostrar cálculo

Maraz, Griffiths & Demetrovics (2016, Addiction) realizaram uma revisão sistemática e meta-análise de 40 estudos que relatam 49 estimativas de prevalência de 16 países (total n=32 000+). Especificamente em amostras populacionais representativas de adultos, a prevalência combinada foi de 4,9 % (IC 95 %: 3,4 %–6,9 %). Isto é tratado como a melhor estimativa disponível para a probabilidade ao longo da vida de um adulto dos EUA, uma vez que não existe nenhum estudo longitudinal ao longo da vida específico dos EUA. A estimativa combinada global é aplicada ao contexto do adulto dos EUA; a ausência de fortes evidências de um desvio importante específico dos EUA sustenta esta aproximação. O IC da meta-análise (3,4 %–6,9 %) é usado diretamente como intervalo de incerteza; a estimativa central (0,049) situa-se dentro deste intervalo. A prevalência pontual é usada aqui porque não existem estudos de incidência cumulativa ao longo da vida para o transtorno de compras compulsivas; o risco ao longo da vida é plausivelmente algo superior aos 4,9 % transversais, mas o valor combinado da meta-análise é a âncora mais rigorosa disponível.

Ressalvas: O transtorno de compras compulsivas não está listado no DSM-5 nem no ICD-11 como…

O transtorno de compras compulsivas não está listado no DSM-5 nem no ICD-11 como diagnóstico autónomo em 2026. As estimativas de prevalência variam substancialmente consoante o instrumento de medição: a Compulsive Buying Scale (CBS), a Edwards Compulsive Buying Scale e o Questionnaire About Buying Behavior produzem taxas de corte diferentes. A meta-análise de Maraz et al. combina estimativas de dados de 2016 — anteriores à expansão total do comércio móvel, dos motores de recomendação algorítmica e da compra com um clique, todos os quais provavelmente aumentaram a prevalência desde que a meta-análise foi realizada. A predominância feminina é consistente entre as amostras clínicas, mas pode refletir em parte a procura diferenciada de ajuda e a aceitabilidade social de revelar problemas de compras. O valor de 4,9 % provém de populações adultas representativas; as amostras universitárias e específicas de compras mostram taxas muito mais elevadas (8,3 % e 16,2 %, respetivamente), indicando que o contexto e a estrutura de amostragem afetam substancialmente as estimativas. Não existe nenhum estudo longitudinal de longo prazo da incidência cumulativa ao longo da vida. Um desenvolvimento de 2024-25 não refletido no valor de destaque de 4,9 % é a generalização do «compre agora, pague depois» (BNPL). Em 2024, cerca de 43 % dos adultos dos EUA tinham usado um serviço BNPL (LendingTree/QuestionPro, n=2 049, recolhido em março de 2024), e a utilização inclina-se fortemente para os jovens: 58 % da Geração Z contra 24 % dos baby boomers. O risco do subgrupo é de sobreendividamento e incumprimento, e não de um aumento medido da prevalência do transtorno de compras compulsivas: 45 % dos utilizadores BNPL da Geração Z (18-27 anos) e 44 % dos millennials (28-43) tinham pago com atraso no último ano, contra 20 % da Geração X (44-59) e apenas 7 % dos boomers (60-78); 54 % dos utilizadores afirmaram ter financiado uma compra sabendo que não a podiam pagar na altura; e a Geração Z relatou o maior arrependimento (62 % contra 26 % da Geração X, 21 % dos boomers). O CFPB constatou que os mutuários BNPL eram, em média, muito mais propensos a estar altamente endividados, a rolar dívida nos cartões de crédito, a ter incumprimentos em produtos de crédito tradicionais e a usar serviços financeiros de juros altos, como empréstimos do dia de pagamento, penhores e descobertos, do que os não mutuários BNPL. É importante notar que nenhum estudo até à data quantifica uma taxa validada de transtorno de compras compulsivas para os jovens utilizadores BNPL — a literatura sobre BNPL usa os gastos compulsivos apenas como proxy em amostras transversais de conveniência (revisão sistemática de Cham et al., 2025), pelo que isto é enquadrado como uma preocupação de subgrupo não quantificada, e não como um multiplicador de prevalência sobre o valor de 4,9 %.

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Comparar com:

Aproximadamente 4,9% dos adultos em amostras populacionais representativas atendem aos critérios para comportamento de compra compulsiva em instrumentos de triagem validados, de acordo com uma revisão sistemática e meta-análise de 2016 de 40 estudos em 16 países (total n=32.000+) de Maraz, Griffiths e Demetrovics, publicada em Addiction (IC 95%: 3,4%–6,9%). Isso coloca o transtorno em aproximadamente a mesma faixa de prevalência que o transtorno obsessivo-compulsivo — comum o suficiente para aparecer regularmente em qualquer carga de casos de atenção primária, raro o suficiente para que a maioria das pessoas que o encontrasse não o reconhecesse pelo nome. O transtorno é caracterizado por preocupação com compras, tentativas recorrentes e malsucedidas de reduzir compras, e consequências financeiras ou relacionais significativas — diferenciado dos gastos impulsivos comuns por sua persistência, angústia e comprometimento funcional.

Nem o DSM-5 nem o ICD-11 atualmente classificam o transtorno de compras compulsivas como um diagnóstico autônomo. Essa ausência tem consequências: sem um código diagnóstico, o reembolso de seguro para tratamento é difícil, a vigilância populacional é desigual e os clínicos podem não rastrear rotineiramente. O transtorno ocupa um espaço definitório desconfortável, variavelmente proposto como transtorno do controle de impulsos, condição do espectro obsessivo-compulsivo ou vício comportamental — e a classificação importa para quais modelos de tratamento são aplicados. A meta-análise de 2016 antecede a era do comércio móvel; um usuário de smartphone de 2016 e um de 2026 experimentam o atrito de compra que difere em uma ordem de magnitude, e a base de evidências ainda não alcançou o que essa mudança significa para a prevalência de compras compulsivas.

A estimativa de 4,9% se aplica a amostras adultas representativas; as taxas em populações universitárias (8,3%) e amostras específicas de compras (16,2%) são substancialmente mais altas, indicando que a estrutura de amostragem molda dramaticamente a estimativa. A predominância feminina é consistente em estudos clínicos — as mulheres representam aproximadamente 80% dos casos clínicos — mas pode refletir em parte a busca diferenciada de ajuda ou aceitabilidade social de divulgação em vez de verdadeiras diferenças de incidência. Depressão, ansiedade e TOC comórbidos são comuns; a relação direcional (o comportamento de compra impulsiona a desregulação do humor, ou vice-versa) permanece contestada. Não há estudos longitudinais de longo prazo de incidência cumulativa ao longo da vida, portanto o número de prevalência aqui representa a proporção que atende aos critérios em uma determinada medição transversal, não uma verdadeira probabilidade ao longo da vida.

Cerca de 1 em cada 20 adultos atende aos critérios do transtorno de compra compulsiva em escalas validadas, uma prevalência combinada de ~4,9% em 40 estudos. Costuma ser arquivado como uma mania de personalidade, e não como o transtorno do controle de impulsos que os dados de triagem descrevem.

Registro de evidências

Cada número abaixo é o que cada fonte relatou, com a citação literal em que nos baseamos e como chegamos ao nosso valor. Clique em qualquer link para verificar diretamente.

2/5 fontes verificadas de forma independente palavra por palavra em relação à fonte citada

  1. [1] Addiction / PubMed — The prevalence of compulsive buying: a meta-analysis
    The prevalence of compulsive buying: a meta-analysis
    Estatística
    Pooled prevalence of compulsive buying in adult representative populations: 4.9% (95% CI: 3.4%–6.9%); 40 studies, 16 countries, n>32,000
    Trecho
    “"The pooled prevalence for compulsive buying behaviour in adult representative samples was 4.9% (95% CI 3.4–6.9%), compared with 12.3% in adult non-representative samples, 8.3% in university student populations, and 16.2% in shopping-specific samples." ”
    Dados da fonte de
    2016-03-01
    Acessado
    2026-05-04 · cópia arquivada
    Cálculo
    Primary prevalence source. The 4.9% figure (95% CI 3.4%–6.9%) from representative adult population samples is used directly as the native rate (numerator=4.9, denominator=100). For normalization, lifetime_us_adult=0.049 treats this global pooled cross-sectional rate as a US-adult approximation, with the meta-analytic 95% CI providing the uncertainty bounds directly (low=0.034, high=0.069). The Maraz et al. meta-analysis pooled studies using the Compulsive Buying Scale (CBS), the Compulsive Buying Screening Tool (CBST), the Questionnaire About Buying Behavior (QABB), and other validated instruments.
  2. [2] Addiction / Wiley Online Library — The prevalence of compulsive buying: a meta-analysis — Addiction (Wiley)
    The prevalence of compulsive buying: a meta-analysis — Addiction (Wiley)
    Estatística
    Meta-analysis of 40 studies, pooled prevalence 4.9% in representative adult samples (95% CI 3.4%–6.9%)
    Trecho
    “"The meta-analysis found that the pooled prevalence for compulsive buying behaviour in adult representative population samples was 4.9% (95% CI: 3.4–6.9), with significant between-study heterogeneity." ”
    Dados da fonte de
    2016-03-01
    Acessado
    2026-05-04 · cópia arquivada
    Cálculo
    Secondary citation to the Wiley journal version of the same Maraz et al. (2016) meta-analysis. Confirms the 4.9% (95% CI 3.4%–6.9%) finding in representative adult samples. No additional arithmetic beyond the primary source.
  3. [3] Journal of Behavioral Addictions / PMC — Treatments for compulsive buying: A systematic review of the quality, effectiveness and progression of the outcome evidence Verificado
    Treatments for compulsive buying: A systematic review of the quality, effectiveness and progression of the outcome evidence
    Estatística
    A meta-analysis of 49 prevalence estimates from 16 countries produced a pooled prevalence estimate of 4.9% for CBD; categorization remains debated, reinforced by its omission from the DSM-5
    Trecho
    “"A recent meta-analysis of 49 prevalence estimates from 16 countries produced a pooled prevalence estimate of 4.9% for CBD. [...] Categorization of CBD still remains a debate, reinforced by its omission in the most recent edition of the Diagnostic and Statistical Manual (DSM-5)." ”
    Dados da fonte de
    2017-01-01
    Acessado
    2026-05-04 · cópia arquivada
    Verificação
    Trecho obtido novamente de forma independente e confirmado palavra por palavra em relação à fonte citada durante nossa auditoria de fundamentação.
    Cálculo
    Supporting source. It reports a pooled prevalence estimate of 4.9% for CBD (from a meta-analysis of 49 estimates across 16 countries) and notes that CBD's categorization remains debated, reinforced by its omission from the DSM-5. Consistent with the Maraz et al. meta-analytic estimate of 4.9%. Used to corroborate the prevalence figure and the DSM-5-omission context in the caveats; not incorporated into any multiplier.
  4. [4] LendingTree — 1 in 3 Buy Now, Pay Later (BNPL) Users Paid Late in Past Year
    1 in 3 Buy Now, Pay Later (BNPL) Users Paid Late in Past Year
    Estatística
    43% of US adults have used BNPL; late-payment-in-past-year by age: Gen Z (18-27) 45%, millennials (28-43) 44%, Gen X (44-59) 20%, boomers (60-78) 7%; 54% financed a purchase they couldn't afford; Gen Z regret 62% vs boomers 21%
    Trecho
    “"Younger Americans are at least twice as likely to say they've done so, led by 45% of Gen Z BNPL users ages 18 to 27 and 44% of millennials ages 28 to 43, compared with 20% of Gen Xers ages 44 to 59 and 7% of baby boomers ages 60 to 78. [...] 54% of BNPL users have financed a purchase with BNPL knowing they couldn't afford it at the time. [...] 43% of Americans have used a BNPL service." ”
    Dados da fonte de
    2024-03-18
    Acessado
    2026-06-14 · cópia arquivada
    Cálculo
    Supports the BNPL young-adult subgroup caveat only — not used in the headline rate or any multiplier. Online survey commissioned from QuestionPro, n=2,049 US consumers ages 18-78, fielded March 15-18, 2024 (nonprobability sample with population quotas). The age-banded late-payment, regret, and "knew I couldn't afford it" figures document over-indebtedness and delinquency risk concentrated in young BNPL users. These measure financial distress, not a compulsive-buying-disorder diagnosis rate, so they inform the caveat rather than a personal factor multiplier on the 4.9% prevalence.
  5. [5] Consumer Financial Protection Bureau — Consumer Use of Buy Now, Pay Later: Insights from the CFPB Making Ends Meet Survey Verificado
    Consumer Use of Buy Now, Pay Later: Insights from the CFPB Making Ends Meet Survey

    See all 2 Likelier entries citing this source →

    Estatística
    BNPL borrowers more likely than non-borrowers to be highly indebted, revolve on credit cards, have delinquencies in traditional credit, and use payday/pawn/overdraft services
    Trecho
    “"BNPL borrowers were, on average, much more likely to be highly indebted, revolve on their credit cards, have delinquencies in traditional credit products, and use high-interest financial services such as payday, pawn, and overdraft compared to non-BNPL borrowers." ”
    Dados da fonte de
    2023-03-02
    Acessado
    2026-06-14 · cópia arquivada
    Verificação
    Trecho obtido novamente de forma independente e confirmado palavra por palavra em relação à fonte citada durante nossa auditoria de fundamentação.
    Cálculo
    Authoritative government source for the BNPL over-indebtedness caveat. CFPB analysis of the Making Ends Meet survey. The report explicitly cautions that many of these differences may pre-date BNPL use, so it documents an association with financial distress, not a causal compulsive-buying-disorder rate. Used to support the caveat only; not incorporated into the headline prevalence or any multiplier.

436 riscos com probabilidade medida
1 em 10 1 em 100 1 em 1K 1 em 10K 1 em 100K 1 em 1M 1 em 10M 1 em 100M 1 em 1B certo mais raro → Risco cirurgia cosmética no estrangeiro — 1 em 10 Açúcar/sal na infância e doença adulta — 1 em 10 Endometriose — 1 em 10 Risco transplante capilar Turquia — 1 em 10 Prótese de joelho — 1 em 10 Analgésicos crônicos — 1 em 10 Perda total dos dentes — 1 em 9,1 Alzheimer — 1 em 8,3 Privação de sono — 1 em 8,3 Tabaco sem fumaça — 1 em 8,3 Ciclismo sem capacete — 1 em 8,0 Danos dentários por bruxismo — 1 em 7,7 Falha da camisinha — 1 em 7,7 Evitar cuidados por medo migratório — 1 em 7,1 Perda de visão — 1 em 6,7 Hérnia por levantamento de peso — 1 em 6,7 Risco de fratura de quadril — 1 em 6,7 Consumo regular de álcool — 1 em 6,7 Primeiro ataque cardíaco — 1 em 5,9 Infertilidade — 1 em 5,7 5+ anos de cuidados de longa duração — 1 em 5,6 ETC (futebol americano) — 1 em 5,0 Depressão maior — 1 em 4,9 Lesão em caminhada — 1 em 4,8 Infecção ao comer depois do filho — 1 em 4,2 Doença de Lyme — 1 em 4,0 Solidão e saúde — 1 em 3,8 Risco herdado de AUD — 1 em 3,5 Transtorno por uso de álcool — 1 em 3,4 Transtorno de ansiedade — 1 em 3,2 Risco CV após menopausa — 1 em 3,0 Diabetes silencioso — 1 em 3,0 Voar com resfriado — 1 em 2,9 Perda de emprego e depressão — 1 em 2,9 Doença por carrapato (floresta) — 1 em 2,9 Colesterol alto silencioso — 1 em 2,9 Perda de avó/avô na infância — 1 em 2,8 Pacifier on the floor — 1 em 2,8 Hipertensão silenciosa — 1 em 2,7 Infecção resistente — 1 em 2,6 Sem compatibilidade de medula — 1 em 2,4 Internação em casa de repouso — 1 em 2,2 Falso-positivo em mamografia — 1 em 2,0 Tabagismo regular — 1 em 2,0 Diarreia do viajante — 1 em 2,0 Esportes de aventura — 1 em 1,8 Necessidade de cuidados de longa duração — 1 em 1,8 Probabilidade de viuvez — 1 em 1,7 Sexo desprotegido — 1 em 1,5 Dor lombar crônica — 1 em 1,3 Higiene das mãos — 1 em 1,0 Câncer (qualquer) — 1 em 7,1 Trotinete sem capacete — 1 em 4,5 Bicicleta-e sem capacete — 1 em 4,0 Bagagem extraviada — 1 em 3,7 Acidente com feridos por culpa — 1 em 2,9 Colisão com veado — 1 em 2,7 Ferimentos em acidente — 1 em 2,6 Cancelamento de voo — 1 em 1,8 Viagem perturbada: guerra ou desastre — 1 em 1,7 Assalto residencial — 1 em 9,1 Agressão ao fazer carona — 1 em 8,8 Fraude de cheque postal — 1 em 7,7 Abuso sexual infantil — 1 em 6,8 Perseguição — 1 em 6,2 Agressão sexual à estudante — 1 em 5,7 Violência doméstica — 1 em 3,7 Agressão noturna — 1 em 3,6 Roubo de bicicleta — 1 em 2,9 Agressão sexual — 1 em 2,3 Assédio sexual (vida) — 1 em 1,6 Escassez de água — 1 em 2,5 Tempestade solar classe Carrington — 1 em 1,9 Ponto de inflexão WAIS — 1 em 1,1 Fuga de gato doméstico — 1 em 10 Mordida de cão sem coleira — 1 em 9,8 Coelho morre em 4 anos — 1 em 3,3 Mordida de cachorro (não fatal) — 1 em 1,8 Hamster morre antes dos 13 anos — 1 em 1,0 Deficiência de ferro (mulheres) — 1 em 3,9 Carência de vitamina D — 1 em 2,9 Défice de magnésio — 1 em 1,9 Alimentos malcozidos — 1 em 1,6 Contaminação cruzada de carne crua — 1 em 1,4 Alimentos fora da geladeira — 1 em 1,2 Golpe de voz por IA — 1 em 2,9 Golpe online — 1 em 2,5 Cyberbullying adolescente — 1 em 2,0 Crianças e conteúdo explícito — 1 em 1,9 Vazamento de dados — 1 em 1,1 Aborto espontâneo — 1 em 6,7 Tentativa de suicídio adolescente — 1 em 5,6 Depressão pós-parto — 1 em 4,8 Analgésico antes da vacinação — 1 em 3,8 Ganho excessivo de peso na gravidez — 1 em 2,6 Criança não vacinada e sarampo — 1 em 2,0 Piolhos em crianças — 1 em 2,0 Golpe financeiro contra idosos — 1 em 10 Colapso de pensão — 1 em 10 Queda imobiliária — 1 em 8,3 Auditoria do IRS — 1 em 6,7 Colapso cambial — 1 em 5,6 Deportação por visto vencido — 1 em 5,6 Retomada de carro subprime — 1 em 5,0 Long term disability working age — 1 em 4,0 Inadimplência estudantil — 1 em 3,8 Retaliação ao denunciante — 1 em 3,2 Saída forçada antes da reforma — 1 em 2,9 Déficit de aposentadoria — 1 em 2,6 BNPL: pagamento em atraso — 1 em 2,4 Divórcio — 1 em 2,4 Danos por cano estourado — 1 em 2,2 Bullying no trabalho — 1 em 2,1 Apagão prolongado da rede — 1 em 2,0 Deportação (indocumentado) — 1 em 1,8 Choque financeiro com funeral — 1 em 1,7 Roubo de identidade — 1 em 1,7 Fraude de cartão de crédito — 1 em 1,5 Bullying escolar — 1 em 1,5 Baixa de soldado na frente — 1 em 1,3 Recessão econômica — 1 em 1,0 Queda do mercado de ações — 1 em 1,0 Dano no telhado por granizo — 1 em 3,0 Perda com inquilino problemático — 1 em 1,8 Complicações LASIK — 1 em 100 Dano do papel higiênico seco — 1 em 100 Fumaça de segunda mão — 1 em 91 Transtorno de jogos (adultos) — 1 em 83 Urgência por saltos altos — 1 em 79 Thrown/dropped object — 1 em 67 Reação a medicamento — 1 em 58 Overdose — 1 em 56 Asma por fogão a gás numa criança — 1 em 50 Toxoplasmose por caixa de areia — 1 em 48 Invalidez por saúde mental — 1 em 45 Dependência de benzo — 1 em 40 Chumbo na água da torneira — 1 em 40 Uso indevido de medicamentos — 1 em 35 Traumatismo cranioencefálico — 1 em 33 Infecção hospitalar — 1 em 31 Poluição do ar — 1 em 29 Doença renal terminal — 1 em 29 Diarreia do viajante (água) — 1 em 26 Lesão de esqui — 1 em 26 Transtorno bipolar — 1 em 23 Cirurgia do dente do siso — 1 em 22 Complicação turismo dentário — 1 em 20 Abandono de idosos — 1 em 20 Parkinson — 1 em 20 Parasitas de animais — 1 em 20 TDAH não diagnosticado — 1 em 20 Alergia alimentar na vida adulta — 1 em 19 Demência não-Alzheimer — 1 em 17 Transtorno por uso de cannabis — 1 em 16 AVC — 1 em 15 TEPT — 1 em 15 Perda auditiva grave — 1 em 14 Diabetes tipo 2 — 1 em 13 Apendicite — 1 em 13 Fumaça de cozinha — 1 em 13 Depressão não tratada — 1 em 13 Refrigerante e diabetes — 1 em 13 Doença cardíaca — 1 em 12 Morte por erro médico — 1 em 12 Comportamento sexual compulsivo — 1 em 12 Transtorno alimentar — 1 em 11 Prótese de quadril — 1 em 11 Cálculos renais — 1 em 11 Morte/incapacidade parental — 1 em 11 Estilo de vida sedentário — 1 em 11 Infecção em salão — 1 em 11 Cancro do ovário — 1 em 91 Câncer colorretal — 1 em 77 Câncer de mama — 1 em 59 Câncer de fígado — 1 em 59 Câncer de pulmão — 1 em 56 Câncer de próstata — 1 em 50 Melanoma (UV) — 1 em 29 Baixa fibra, CCR — 1 em 26 Carne vermelha e CCR — 1 em 21 Carne queimada e câncer — 1 em 20 Acidente por manutenção — 1 em 83 Conduzir com sedativos — 1 em 77 Mensagem + direção — 1 em 56 Morte sem cinto em acidente — 1 em 53 Excesso de 20% no limite — 1 em 50 Mota sem capacete — 1 em 45 Voo espacial (astronauta) — 1 em 42 Assistir vídeo ao volante — 1 em 32 Ferimento infantil em acidente — 1 em 27 Direção sonolenta — 1 em 26 Norovírus em cruzeiro — 1 em 24 Lesão por patinete elétrico — 1 em 10 Furto em viagem — 1 em 38 Roubo de catalisador — 1 em 37 Esfaqueado em um assalto — 1 em 37 Roubo de veículo — 1 em 34 Assalto / roubo de rua — 1 em 26 Condenação injusta — 1 em 24 Adulteração de bebidas — 1 em 17 Roubo de carro por relé sem chave — 1 em 13 Protesto sob autocracia — 1 em 12 Colapso da AMOC — 1 em 20 Anafilaxia por picada — 1 em 50 Coleira de gato — 1 em 25 Intoxicação alimentar em restaurante — 1 em 58 Deficiência de B12 — 1 em 28 Deficiência vegetariana — 1 em 14 Deepfake íntimo — 1 em 25 Uso problemático de redes sociais — 1 em 13 Criança engole objeto (PS) — 1 em 91 Parto com risco de vida (EUA) — 1 em 61 Morte no parto (ASS) — 1 em 55 Queda de escadas crianca — 1 em 37 Morte por co-sleeping — 1 em 36 Lesão em balanço & escorregador — 1 em 33 Diagnóstico de autismo — 1 em 31 Complicações da cesárea — 1 em 29 Lesão brinquedo na emergência (criança) — 1 em 21 Pré-eclâmpsia — 1 em 20 Laceração grave no parto — 1 em 17 Diabetes gestacional — 1 em 13 Lesão na cabeça por queda — 1 em 12 Morte sem herdeiro — 1 em 100 Ruína financeira por apostas esportivas — 1 em 100 Morte de piloto de caça — 1 em 48 Morte na pesca comercial — 1 em 45 Morte no setor madeireiro — 1 em 34 Falência médica — 1 em 25 Transtorno de compras compulsivas — 1 em 20 Golpe de aluguel falso — 1 em 20 Perder SNAP por regras de 2025 — 1 em 18 Execução hipotecária — 1 em 14 Invalidez musculoesquelética — 1 em 14 Perdas no day trading — 1 em 13 Catástrofe de governo extremista — 1 em 13 Destruição de casa por furacão — 1 em 17 NAION (Ozempic) — 1 em 909 Submersão de criança em piscina — 1 em 800 EM — 1 em 769 Fatalidade no trabalho — 1 em 690 Febre tifoide — 1 em 654 GLP-1: aspiração na anestesia — 1 em 613 Produtos importados inseguros — 1 em 565 Aneurisma cerebral — 1 em 400 COVID-19 — 1 em 400 Lesão por fogos — 1 em 385 Tendão cortado por faca — 1 em 385 Cafeína em excesso — 1 em 366 Doença falciforme — 1 em 365 Medicamento falsificado — 1 em 361 Lesão na medula espinal — 1 em 313 Câncer infantil diagnosticado — 1 em 285 Morte próxima pandemia — 1 em 208 Dengue (viagem) — 1 em 200 Parto prematuro por calor — 1 em 200 Pular banhos diários — 1 em 200 Não esfregar os pés — 1 em 200 Risco doação medula — 1 em 167 Encefalite por carrapatos — 1 em 167 Esquizofrenia — 1 em 143 Queda acidental — 1 em 135 Morte súbita durante o exercício — 1 em 123 Suicídio (EUA) — 1 em 121 Dependência de opioides — 1 em 114 Tuberculose (global) — 1 em 109 Diagnóstico de HIV — 1 em 105 Câncer por radônio — 1 em 435 Câncer testicular — 1 em 250 Câncer cervical — 1 em 167 Câncer de pâncreas — 1 em 125 Morte de pedestre — 1 em 806 Acidente de moto — 1 em 709 Afogamento em barco — 1 em 685 Motorista mata pedestre — 1 em 552 Lesão andando distraído pelo celular — 1 em 400 Incêndio em bateria de VE — 1 em 333 Ciclista morto por carro — 1 em 159 Incendio carro a gasolina — 1 em 125 Fatalidade de carro autônomo — 1 em 115 Acidente de carro — 1 em 105 Morte de bombeiro em serviço — 1 em 455 Morte de policial em serviço — 1 em 357 Homicídio — 1 em 339 Golpe cripto pig butchering — 1 em 106 Calor extremo — 1 em 333 Morte por mudança climática — 1 em 204 Mordida de morcego & raiva — 1 em 278 Doença por mosquito — 1 em 190 Intoxicação alimentar (global) — 1 em 317 Incendio paineis solares — 1 em 667 Escoliose infantil não tratada — 1 em 1000 Queda de criança da janela — 1 em 855 Queda de andarilho em escadas — 1 em 625 Queda de bebê — 1 em 500 Lesão em andarilho de bebé — 1 em 455 Mortalidade materna — 1 em 272 Idade materna e defeitos congênitos — 1 em 200 Morte infantil (<18) — 1 em 103 Morte em carreira espeleológica — 1 em 167 Morte em serviço no SAMU/emergências — 1 em 909 Vítima civil de guerra — 1 em 499 Soldado em combate — 1 em 270 Revogação de visto estudantil — 1 em 263 Morte em carreira de mineração — 1 em 214 Ruína por jogo — 1 em 159 Incêndio doméstico por raio — 1 em 461 Incêndio florestal destrói casa — 1 em 120 Malária (viagem) — 1 em 10 000 Infeção por bebida compartilhada — 1 em 10 000 Doença de Chagas — 1 em 8475 Tênia da raposa por bagas silvestres — 1 em 8475 Criança engole bolsa de nicotina — 1 em 7937 Esquistossomose — 1 em 6667 Morte súbita (adulto jovem) — 1 em 3922 Fiação insegura — 1 em 3390 Sepse por ferida — 1 em 2857 Consciência na anestesia — 1 em 2500 Insolação (atividade externa) — 1 em 1905 Incêndio residencial — 1 em 1818 Raiva canina — 1 em 1449 Afogamento — 1 em 1379 Lesão medular em mergulho — 1 em 1111 Engasgo — 1 em 1099 Hospitalização por EVALI — 1 em 1064 Cancro do betel — 1 em 1290 Coágulo (voo) — 1 em 4651 Matar um ciclista — 1 em 3937 Morte no trânsito (adolescente) — 1 em 3030 Cadeira traseira de bicicleta — 1 em 2500 Crianca sem cadeirinha — 1 em 2000 Encontro policial fatal — 1 em 4739 Crime de honra — 1 em 2381 Homicídio por parceiro íntimo — 1 em 1767 Furacão — 1 em 8929 Morte por fome — 1 em 6536 Morte por nevasca — 1 em 4367 Terremoto — 1 em 3802 Listeria em frios — 1 em 6061 E. coli grave de produtos frescos — 1 em 4831 Intoxicação alimentar (EUA) — 1 em 1862 Mercúrio em peixe — 1 em 1695 Lesão por espinha de peixe — 1 em 1429 Incêndio de bateria — 1 em 4545 Cápsula de detergente engolida — 1 em 6494 Afogamento em piscina — 1 em 5882 Displasia da anca infantil não tratada — 1 em 5000 SMSL — 1 em 2398 Guerra (civil) — 1 em 2000 Inchaço cerebral por gripe na criança — 1 em 100 000 Picada fatal de abelha/vespa — 1 em 76 923 Dengue local (EUA continental) — 1 em 66 667 Morte por anestesia — 1 em 45 662 Morte de cão em carro quente — 1 em 41 667 Infeção de ferida por V. vulnificus — 1 em 32 051 Anafilaxia — 1 em 27 548 Manipulação quiroprática do pescoço — 1 em 16 667 Envenenamento por CO — 1 em 14 006 Hepatite A (viagem) — 1 em 12 500 Não fazer imunoterapia para alergia — 1 em 11 111 Acrilamida e câncer — 1 em 16 667 Acidente de ônibus — 1 em 100 000 Acidente de avião — 1 em 58 824 Incêndio de carro após batida — 1 em 25 000 Morte em passagem de nível — 1 em 20 576 Carro submerso — 1 em 16 667 Atrelado infantil de bicicleta — 1 em 14 286 Quase colisão na pista — 1 em 13 699 Ataque com ácido — 1 em 94 340 Terrorismo — 1 em 77 519 Sequestro por desconhecido — 1 em 38 760 Sequestro por estranho — 1 em 35 211 Morte por dote — 1 em 13 158 Morte acidental por arma — 1 em 11 299 Incêndio florestal — 1 em 100 000 Tornado — 1 em 80 645 Tsunami — 1 em 52 632 Afogamento no oceano — 1 em 29 155 Enchente — 1 em 20 202 Morte por calor após furacão — 1 em 20 000 Morte por deslizamento — 1 em 18 416 Erupção de supervulcão — 1 em 12 376 Picada de abelha — 1 em 78 927 Engolir abelha ou vespa — 1 em 29 155 Picada fatal de escorpião — 1 em 26 110 Morte de cão por chocolate — 1 em 13 889 Saqueta de canela com chumbo — 1 em 40 000 Lixiviação de recipientes plásticos — 1 em 16 949 Asfixia do bebê na cadeirinha — 1 em 64 935 Queda de espreguiçadeira — 1 em 60 606 Engasgo de criança — 1 em 50 000 Engasgo infantil sem supervisão — 1 em 50 000 Morte de bebê voltado para a frente — 1 em 26 738 Ingestão de ímãs — 1 em 12 048 Morte ao fazer snorkeling — 1 em 21 739 Pet em transporte — 1 em 20 000 Morte sob custódia da ICE — 1 em 17 065 Minas terrestres — 1 em 14 728 Reação a vacina — 1 em 763 359 Alumínio e Alzheimer — 1 em 169 492 Vazamento de gás residencial — 1 em 140 845 Morte infantil em carro quente — 1 em 102 041 Glifosato e câncer — 1 em 1 000 000 Câncer por panelas de Teflon — 1 em 169 492 Lesão em montanha-russa — 1 em 312 500 Naufrágio de balsa — 1 em 133 333 Lesão por turbulência — 1 em 114 943 Tiroteio escolar — 1 em 192 308 Tiroteio em massa — 1 em 113 636 Avalanche — 1 em 210 526 Raio — 1 em 209 205 Picada de cobra — 1 em 884 956 Picada de aranha — 1 em 833 333 Ataque de hipopótamo — 1 em 564 972 Ataque de crocodilo — 1 em 337 838 Mordida de cão — 1 em 142 045 Resíduos de pesticidas — 1 em 1 000 000 Doenca por lata suja — 1 em 200 000 Bioplástico PLA — 1 em 169 492 Morte em baloiço de bebé — 1 em 714 286 Engasgo com uva — 1 em 625 000 Estrangulamento por cordão de persiana — 1 em 416 667 Sufocamento de criança com saco plástico — 1 em 263 158 Bateria de botão — 1 em 250 000 Morte em berço inclinado — 1 em 238 095 Morte em elevador/escada rolante — 1 em 188 324 EJ (viagem) — 1 em 2 000 000 Criança + airbag dianteiro — 1 em 10 000 000 Impacto de asteroide — 1 em 1 351 351 Ovos de aranha em bananas — 1 em 10 000 000 Ataque de tubarão — 1 em 5 681 818 Ataque de urso — 1 em 3 787 879 Envenenamento por frutas silvestres — 1 em 2 222 222 Ataque de piranha — 1 em 135 135 135 Telefone na bomba de gasolina — 1 em 1 000 000 000 Telefone no avião — 1 em 1 000 000 000
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