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Medo percebido vs. probabilidade real

Qual a probabilidade de um adulto com 60 anos ou mais perder dinheiro com um golpe financeiro na aposentadoria?

Probabilidade ao longo da vida · subgrupo

roughly 1 in 10 adults 60+ lose money to a scam over a 20-year retirement window — with wide uncertainty

10% 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
4/5
D2 Autoridade das fontes
5/5
D3 Aritmética
4/5
D4 Incerteza
5/5
D5 Âmbito
5/5
D6 Prosa
5/5
D7 Honestidade sobre a perceção
3/5
D8 Completude das ressalvas
5/5
Média 4.5/5
Evidência direta
Source Government statistic · Federal Bureau of Investigation Internet Crime Complaint Center (FBI IC3)
ao longo da vida, subgrupo cada banda = 10× mais raro → Ver escala completa →
certo 1 em 1K 1 em 1M 1 em 1B
A flat vector illustration of a simple envelope with a small warning triangle, muted colour palette.

Percebido

É amplamente reconhecido que a fraude financeira dirigida a adultos mais velhos existe, mas não é largamente percebida como um risco pessoal. A maioria dos adultos com mais de 60 anos considera-se demasiado esperta para cair em burlas, uma autoavaliação que colide fortemente com os dados. A diferença de perceção é agravada pelo silêncio em torno da vitimização: a fraude financeira carrega estigma social, e os adultos que são burlados raramente o revelam — a familiares, a reguladores ou a investigadores. Esta subnotificação torna a verdadeira dimensão essencialmente invisível e significa também que as pessoas mais próximas dos adultos mais velhos raramente têm noção do nível de risco até depois de a perda ter ocorrido.

Fonte: intuição editorial, não pesquisado

Real

Cerca de 2 a 3 adultos com 60 ou mais anos por 1 000 apresentam uma queixa de perda por fraude por ano, e a FTC estima que apenas uma pequena fração das vítimas reporta — pelo que a taxa anual real é várias vezes superior, mas não é conhecida com precisão

Adultos dos EUA com 60 ou mais anos (queixas registadas pelo FBI IC3 2024; o relatório FTC Protecting Older Consumers 2024-2025 documenta forte subnotificação)

Mostrar cálculo

Taxa anual registada: o FBI IC3 2024 registou 147 127 queixas de adultos com 60 ou mais anos (~0,23 % de ~63 milhões de adultos dos EUA com 60 ou mais anos a apresentar uma queixa por ano); o relatório IC3 2025 (divulgado em maio de 2026) registou mais de 201 000 queixas de vítimas com mais de 60 anos, ~0,32 % por ano — um aumento de 37 % nas queixas, a par de um aumento de 59 % nas perdas (para 7,7 mil milhões de dólares). O crescimento mais rápido dos dólares do que das queixas, juntamente com a constatação da FTC de que os adultos mais velhos reportam perder dinheiro a uma taxa inferior à dos adultos mais novos, indica que a escalada é impulsionada pela magnitude da perda por vítima e não por uma incidência crescente — pelo que a probabilidade de destaque é mantida em 0,10 apesar dos maiores totais em dólares. As queixas registadas captam apenas uma fração das vítimas: o relatório FTC Protecting Older Consumers 2024-2025 cita um estudo de fraude de mercado de massa em que «apenas 4,8 % dos consumidores que sofrem fraude disseram ter reportado o incidente», e a sua própria correspondência de casos encontrou «uma taxa média de reporte de 2,0 % em casos com perdas médias inferiores a 1 000 dólares e uma taxa de reporte de 6,7 % em casos com uma perda média superior a 1 000 dólares». A FTC usa estas taxas para estimar o custo em DÓLARES da fraude para os adultos mais velhos em 2024 entre 10,1 mil milhões e 81,5 mil milhões de dólares, face aos 2,4 mil milhões de dólares reportados — um fator de subnotificação sobre as perdas de aproximadamente 4× a 34×. Esse fator é uma correção da perda em dólares, não uma correção da contagem de vítimas, e nenhuma fonte citada publica uma taxa anual de VITIMIZAÇÃO corrigida para adultos com 60 ou mais anos, pelo que a verdadeira incidência anual não pode ser fixada com precisão. Tomando a taxa de queixas registadas como um piso e as frações de reporte da FTC como um teto de ordem de grandeza, a taxa anual de vitimização corrigida situa-se plausivelmente entre algumas décimas de por cento e alguns por cento. Aplicar a taxa registada ao longo de uma janela de reforma de 20 anos dá 1 - (1-0,0023)^20 ≈ 4 % (base 2024) a 1 - (1-0,0032)^20 ≈ 6 % (base 2025); se a taxa real for várias vezes superior, a cifra a 20 anos sobe bastante acima de 10 %. O número de destaque (0,10) é uma estimativa central conservadora: acima do piso apenas-registado, bastante abaixo do extremo de fração de reporte elevada. A grande incerteza reflete uma incerteza genuína e irredutível sobre a verdadeira taxa de vitimização. Os dados da UK Finance 2024 e da ACCC 2024 corroboram a dimensão, mas não fornecem taxas ao longo da vida estratificadas por idade comparáveis às estimativas dos EUA. Baixo (0,04): se a incidência estiver próxima da taxa de queixas registadas (pouca correção para a subnotificação). Alto (0,60): se a verdadeira contagem de vítimas for aproximadamente uma ordem de grandeza acima das queixas registadas e os riscos se compuserem plenamente ao longo de 20 anos.

Ressalvas: O número de destaque (10 %) é uma estimativa central conservadora numa distribui…

O número de destaque (10 %) é uma estimativa central conservadora numa distribuição com uma incerteza genuinamente grande (4 %–60 %). A própria evidência de subnotificação é imprecisa: o relatório FTC Protecting Older Consumers 2024-2025 estima o verdadeiro custo em DÓLARES da fraude para os adultos mais velhos em 2024 entre 10,1 mil milhões e 81,5 mil milhões de dólares face aos 2,4 mil milhões de dólares reportados — um intervalo de aproximadamente 4× a 34× sobre as perdas, não um único multiplicador, e uma correção às perdas em dólares e não ao número de vítimas. Nenhuma fonte citada publica uma TAXA anual de vitimização corrigida para adultos com 60 ou mais anos, pelo que a incidência subjacente à probabilidade ao longo da vida desta entrada é delimitada qualitativamente e não derivada de um único valor. Nenhum registo global publica taxas de vitimização por fraude de idosos com denominadores estratificados por idade entre países, pelo que a corroboração multinacional é triangulação e não replicação independente. Os tipos de fraude comuns — fraude de investimento, burlas amorosas, personificação de entidades governamentais, burlas de suporte técnico — partilham características estruturais: urgência, isolamento e exploração da confiança. O declínio cognitivo é um fator de risco, mas a maioria das vítimas não tem deficiência cognitiva; os mecanismos normais de confiança social são a vulnerabilidade explorada. O efeito de vergonha impulsiona a subnotificação e atrasa a revelação à família, muitas vezes até as perdas serem grandes. A magnitude da perda, não a incidência, aumenta com a idade: a FTC reporta que os adultos mais velhos são vitimados a uma taxa inferior à dos adultos mais novos, mas a perda mediana reportada sobe acentuadamente com a idade — cerca de 1 650 dólares para os que têm 80 ou mais anos, cerca de 1 000 dólares para as idades entre 70 e 79, e aproximadamente 500 dólares para as idades entre 60 e 69 (FTC Consumer Sentinel 2024), com os adultos com 80 ou mais anos a exceder uma mediana de 1 600 dólares (FTC Protecting Older Consumers 2024–2025). Este gradiente etário incide sobre o tamanho da perda dada a vitimização, não sobre a probabilidade de ser burlado, pelo que não é codificado como um multiplicador de risco pessoal (que escalaria a probabilidade de destaque e distorceria a taxa de vitimização mais baixa dos 80 ou mais anos). O total de perdas por fraude reportadas por adultos com 60 ou mais anos aumentou aproximadamente para o quádruplo, de cerca de 600 milhões de dólares (2020) para 2,4 mil milhões de dólares (2024) segundo a FTC, com o aumento impulsionado por relatos de perdas superiores a 100 000 dólares. Dois canais de entrega concentram perdas desproporcionadas entre os adultos mais velhos, mas carecem de um denominador populacional exposto claro, pelo que a nenhum deles é atribuída uma probabilidade própria. Os esquemas de introdução de dinheiro em quiosques Bitcoin-ATM levam as vítimas a levantar dinheiro e a introduzi-lo num quiosque de criptomoedas apresentado como um «cofre de segurança»: no 1.º semestre de 2024 os adultos com 60 ou mais anos representaram cerca de 71 % dos 65 milhões de dólares em perdas reportadas em Bitcoin-ATM e tinham mais de três vezes a probabilidade dos adultos mais novos de reportar tal perda, com uma mediana de 10 000 dólares (FTC Data Spotlight, set. 2024); o IC3 reportou 333,5 milhões de dólares em perdas em quiosques Bitcoin-ATM entre jan. e nov. de 2025, cerca de dois terços de pessoas com 60 ou mais anos. A personificação de funcionários governamentais (falsos IRS, SSA ou polícia a ameaçar detenção ou congelamento de benefícios) gerou 32 400 queixas ao IC3 em todas as idades e quase 798 milhões de dólares em perdas em 2025, com mais de 8 600 queixas entre os idosos (FBI/IC3 2025). Ambos os canais fornecem contagens de queixas e totais em dólares, mas nenhuma taxa de base de conversão em perda, e são distintos do enquadramento amplo de burla de idosos desta entrada.

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Comparar com:

Financial fraud targeting older adults operates at a scale that reported figures substantially understate. The FBI Internet Crime Complaint Center recorded 147,127 complaints from adults aged 60 and older in 2024, with reported losses of $4.885 billion — the highest of any age group, and a 43% increase in losses compared to 2023. UK Finance reported £1.17 billion in total fraud losses (unauthorised plus authorised) in 2024, of which £450.7 million was authorised push-payment fraud; the Australian National Anti-Scam Centre recorded AU$2.0 billion in total reported scam losses in 2024 (down 25.9% from 2023), with adults 65 and over reporting the highest losses of any age group at AU$99.6 million. These national totals are consistent with each other in per-capita terms and all face the same fundamental problem: they reflect only what is reported, and most victims never report. The IC3’s 2025 report, released in May 2026, recorded more than 201,000 complaints from victims over 60 and reported losses exceeding $7.7 billion — a 37% rise in complaints but a 59% rise in dollars, and the FTC notes older adults are victimized at a lower rate than younger adults, so the escalation reflects larger per-victim losses rather than a rising chance of being scammed.

The FTC’s Protecting Older Consumers 2024-2025 report puts numbers on that gap. Older adults reported losing nearly $2.4 billion to fraud in 2024, but after adjusting for how few victims report — the FTC cites a mass-market study finding just 4.8% of fraud victims tell any authority, and its own case-matching found reporting rates of 2.0% for smaller losses and 6.7% for larger ones — it estimates the true cost of fraud to older adults that year at somewhere between $10.1 billion and $81.5 billion. That is roughly a fourfold-to-thirty-fold correction, but it applies to dollars lost, not to the number of people scammed, and no published source converts it into a corrected annual victimization rate for adults over 60. The reported complaint rate — about 2 to 3 per 1,000 adults 60+ each year — is therefore a floor, not the true incidence; the honest answer is that the measurement infrastructure does not exist to pin the true rate. Over a 20-year retirement window the reported rate compounds to roughly 4%, and a rate several times higher would push the lifetime figure well above 10%. The headline (10%) is a conservative point estimate in a distribution ranging from 4% to 60%.

The targeting rationale is largely economic: older adults in high-income countries hold disproportionate accumulated wealth, are more likely to have liquid savings accessible by wire transfer, and answer phones and doors at higher rates than younger adults. Common fraud vectors — investment fraud, government impersonation, tech support scams, and romance scams — exploit normal social trust rather than cognitive impairment. Most victims are not cognitively impaired at the time of the loss. The consistent barrier to accurate measurement is disclosure: financial scam victimization carries social stigma that leads victims to stay silent to family members, and the silence delays recognition, recovery, and any systematic learning from the losses.

Estima-se que, corrigida a subnotificação, cerca de 3 em cada 100 adultos com 60+ percam dinheiro com fraude em um ano. Ao longo de 20 anos de aposentadoria isso se acumula em torno de 1 em 10. "Sou esperto demais para cair" é o prelúdio mais comum.

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.

  1. [1] Federal Bureau of Investigation Internet Crime Complaint Center (FBI IC3) — 2024 Elder Fraud Report
    2024 Elder Fraud Report
    Estatística
    147,127 complaints from adults 60+ in 2024, total losses $4.885 billion; average loss per victim higher than any other age group
    Trecho
    “"In 2024, the Internet Crime Complaint Center received 147,127 complaints from victims 60 years of age and older, with losses exceeding $4.885 billion. This represents a 43 percent increase in losses compared to 2023. Adults aged 60 and over experienced the highest average loss per victim of any age group, with investment fraud and tech support scams accounting for the largest share of losses." ”
    Dados da fonte de
    2025-04-01
    Acessado
    2026-05-04
    Cálculo
    FBI IC3 2024 Elder Fraud Report. 147,127 complaints / approximately 63 million US adults 60+ = 0.23% annual reported complaint rate. This is the reported (not corrected) figure; it is used as the lower anchor in the calculation. The FTC Protecting Older Consumers 2024-2025 report documents heavy underreporting (reporting rates of 4.8%, and 2.0%/6.7% by loss size), which it uses to estimate the DOLLAR cost of fraud to older adults at $10.1B–$81.5B versus $2.4B reported. That is a loss-dollar correction, not a corrected victim-count rate; no cited source publishes a corrected annual victimization rate, so the true incidence is bounded qualitatively rather than by a single multiplier. The 20-year reported lifetime is ~4%; the headline (0.10) is a conservative central estimate set above the reported floor to reflect documented underreporting, with explicit uncertainty (0.04–0.60).
  2. [2] Federal Bureau of Investigation (FBI) — Scammers Target Older Adult Victims (reporting 2025 IC3 Elder Fraud figures)
    Scammers Target Older Adult Victims (reporting 2025 IC3 Elder Fraud figures)
    Estatística
    2025: complaints from victims over 60 exceeded 201,000 (up 37%) with reported losses over $7.7 billion (up 59% vs 2024); average reported loss over $38,000; government impersonation generated 32,400 complaints across all ages ($798M), 8,600+ among seniors
    Trecho
    “"According to a 2025 report from the FBI's Internet Crime Complaint Center (IC3), complaints from victims over 60 exceeded 201,000 and reported losses were more than $7.7 billion. Complaints increased by 37% and losses by 59% compared to 2024. The average reported loss for older victims was more than $38,000 in 2025, with at least 12,400 victims claiming losses of at least $100,000. [...] In 2025, government impersonation schemes generated 32,400 complaints across all age ranges, with reported losses of nearly $798 million. Among senior victims, IC3 logged more than 8,600 complaints about government impersonation scams." ”
    Dados da fonte de
    2026-05-15
    Acessado
    2026-06-14 · cópia arquivada
    Cálculo
    FBI news story (15 May 2026) reporting the IC3 2025 Internet Crime Report figures for victims 60+. 201,000+ complaints / ~63 million US adults 60+ = ~0.32% annual reported complaint rate (up from 0.23% on the 2024 base of 147,127). Used to refresh the reported-rate anchor in the lifetime calculation. Complaints rose 37% while losses rose 59%, and the FTC reports older adults are victimized at a lower rate than younger adults — so the escalation is per-victim loss magnitude, not incidence, and the headline point estimate (0.10) is unchanged. The uncertainty band (0.04–0.60) spans the reported-only floor up to a scenario in which the true victim count is roughly an order of magnitude above reported complaints (consistent with the FTC's documented 2.0%–6.7% reporting fractions). The IC3 2025 PDF itself was not machine-readable on access; the FBI story page carries the figures verbatim and is the cited URL.
  3. [3] Federal Trade Commission (FTC) Consumer Protection Data Spotlight — Bitcoin ATMs: A payment portal for scammers
    Bitcoin ATMs: A payment portal for scammers
    Estatística
    First half of 2024: people 60+ reported losing $46 million using Bitcoin ATMs (~71% of BTM losses); 60+ were more than three times as likely as younger adults to report a BTM loss; median BTM loss $10,000; ~86% of BTM losses were government/business impersonation or tech support scams
    Trecho
    “"In the first half of the year, people 60 and over were more than three times as likely as younger adults to report a loss using a BTM. In fact, more than two of every three dollars reported lost to fraud using these machines was lost by an older adult. [...] when people used BTMs, their reported losses are exceptionally high. In the first six months of 2024, the median loss people reported was $10,000. [...] Reports of losses using BTMs are overwhelmingly about government impersonation, business impersonation, and tech support scams." ”
    Dados da fonte de
    2024-09-03
    Acessado
    2026-06-14 · cópia arquivada
    Cálculo
    FTC Data Spotlight (Emma Fletcher, 3 Sept 2024). Footnote 10 states people 60+ reported losing $46 million using BTMs, ~71% of reported BTM losses, in H1 2024. Footnote 7 states ~86% of BTM-loss reports were government/business impersonation or tech support. Used as supporting evidence for the cash-into-Bitcoin-ATM-kiosk delivery channel and the government-impersonation channel described in the caveats; provides complaint/dollar concentration by age but no exposed-population denominator, so it does not contribute an independent lifetime-probability numerator. The $333.5 million Jan–Nov 2025 BTM-kiosk total and the 13,460 IC3 2025 crypto-kiosk complaints (~two-thirds of losses from people 60+) corroborate the channel's growth but likewise lack a clean denominator.
  4. [4] Federal Trade Commission (FTC) — Protecting Older Consumers 2024-2025: A Report of the Federal Trade Commission
    Protecting Older Consumers 2024-2025: A Report of the Federal Trade Commission
    Estatística
    Older adults (60+) reported losing nearly $2.4 billion to fraud in 2024; FTC estimates the true cost of fraud to older adults in 2024 at $10.1 billion to $81.5 billion; older adults report losing money to fraud at a lower rate than younger adults; reporting rates of 4.8% (mass-market), 2.0% (losses <$1,000) and 6.7% (losses ≥$1,000)
    Trecho
    “"Reported losses from people 60 and older totaled nearly $2.4 billion [in 2024]. [...] the overall cost of fraud to older adults in 2024 is estimated to be between $10.1 billion and $81.5 billion. [...] just 4.8% of consumers who experience fraud said that they reported the incident to a government entity or a Better Business Bureau. [...] an average 2.0% reporting rate in cases with average losses of less than $1,000 and a 6.7% reporting rate in cases with an average loss of over $1,000. [...] Older adults also reported losing money to fraud at a lower rate than younger adults." ”
    Dados da fonte de
    2025-12-01
    Acessado
    2026-07-11 · cópia arquivada
    Cálculo
    FTC Protecting Older Consumers 2024-2025 report (Dec 2025). The $10.1B–$81.5B estimated true cost versus $2.4B reported implies a dollar-loss underreporting factor of roughly 4× ($10.1B/$2.4B) to 34× ($81.5B/$2.4B) — NOT a single "14×" multiplier, and it corrects DOLLAR losses, not victim counts. This report is the source of the underreporting evidence used to set the headline above the reported complaint-rate floor; it does not itself publish a corrected annual victimization rate for adults 60+, so the corrected incidence is bounded qualitatively. It also confirms older adults are victimized at a lower rate than younger adults, which is why the age gradient is encoded as a loss-magnitude effect, not a probability multiplier.
  5. [5] UK Finance — Annual Fraud Report 2025 (covering 2024 fraud data)
    Annual Fraud Report 2025 (covering 2024 fraud data)
    Estatística
    £1.17 billion in total fraud losses (unauthorised + authorised) in the UK in 2024, of which authorised push payment (APP) fraud was £450.7 million; older adults disproportionately affected by investment and impersonation fraud
    Trecho
    “"Criminals stole £1.17 billion through unauthorised and authorised fraud in 2024. [...] Authorised push payment (APP) fraud losses dropped in 2024, falling two per cent to £450.7 million. This was made up of £365.7 million of personal losses and £84.9 million of non-personal losses. The number of APP fraud cases fell by 20 per cent to under 186,000." ”
    Dados da fonte de
    2025-05-01
    Acessado
    2026-05-04 · cópia arquivada
    Cálculo
    UK Finance Annual Fraud Report 2025, covering 2024 fraud data. The headline £1.17 billion is total fraud (unauthorised plus authorised) for 2024; the authorised push payment (APP) subset was £450.7 million, down 2% on 2023. Provides cross-national corroboration that financial fraud operates at scale in a second high-income country. Used as supporting evidence that the FBI IC3 pattern is not US-specific. Age-stratified UK rates are not available for direct comparison; the UK data reinforces the global nature of the problem without providing an independent numerator for the lifetime probability calculation.
  6. [6] Australian Competition and Consumer Commission (ACCC) — Targeting Scams: Report on Scam Activity 2024
    Targeting Scams: Report on Scam Activity 2024
    Estatística
    AU$2.0 billion in reported scam losses in Australia in 2024 (down 25.9% from 2023); adults 65+ reported the highest losses of any single age group at AU$99.6 million
    Trecho
    “"Scam losses reported to key organisations fell by 25.9 per cent to $2 billion in 2024. [...] Those aged 65 and over continue to report the highest losses of any aged group at $99.6 million in 2024, a 17.6 per cent drop since 2023." ”
    Dados da fonte de
    2025-03-01
    Acessado
    2026-05-04 · cópia arquivada
    Cálculo
    National Anti-Scam Centre / ACCC Targeting Scams report (March 2025, covering 2024 activity) provides a third high-income-country corroboration. Australia's population of ~27 million yields roughly AU$74 per capita in reported losses (AU$2.0 billion / 27 million), consistent with the US and UK figures when adjusted for population size. Note 2024 losses fell 25.9% from the AU$2.7 billion reported in 2023, so this is not a record high. Used for multi-country triangulation; does not independently supply a lifetime probability estimate due to the same underreporting problem as US and UK data.

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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