1
00:00:00,000 --> 00:00:05,000
(Aplausos)

2
00:00:06,000 --> 00:00:11,000
El SIDA fue descubierto en 1981, el virus -- en 1983.

3
00:00:11,000 --> 00:00:13,000
Estas burbujas en Gapminder muestran

4
00:00:13,000 --> 00:00:17,000
la propagación del virus en 1983 en el mundo.

5
00:00:17,000 --> 00:00:19,000
o cómo estimamos que era.

6
00:00:19,000 --> 00:00:21,000
Lo que mostramos aquí es --

7
00:00:21,000 --> 00:00:28,000
en este eje aquí, muestro el porcentaje de adultos infectados.

8
00:00:28,000 --> 00:00:33,000
Y en este eje, muestro ingresos en dólares por persona.

9
00:00:33,000 --> 00:00:37,000
Y el tamaño de estas burbujas, el tamaño aquí,

10
00:00:37,000 --> 00:00:40,000
que muestra cuántos están infectados en cada país,

11
00:00:40,000 --> 00:00:42,000
y el color es el continente.

12
00:00:42,000 --> 00:00:44,000
Puede ver que Estados Unidos, en 1983,

13
00:00:44,000 --> 00:00:47,000
tenía un porcentaje muy bajo de infectados,

14
00:00:47,000 --> 00:00:51,000
pero debido a su gran población, tiene una burbuja notable.

15
00:00:51,000 --> 00:00:54,000
Había bastantes personas infectadas en los Estados Unidos.

16
00:00:54,000 --> 00:00:56,000
Y allá arriba, ven Uganda.

17
00:00:56,000 --> 00:00:59,000
Tenía casi un cinco por ciento de infectados,

18
00:00:59,000 --> 00:01:02,000
y una burbuja grande a pesar de ser un país pequeño, entonces.

19
00:01:02,000 --> 00:01:07,000
Y era probablemente el país más infectado del mundo.

20
00:01:07,000 --> 00:01:09,000
¿Qué ha ocurrido?

21
00:01:09,000 --> 00:01:11,000
Ahora entendieron el gráfico,

22
00:01:11,000 --> 00:01:14,000
y ahora, en los próximos 60 segundos,

23
00:01:14,000 --> 00:01:17,000
reproduciremos la epidemia de HIV en el mundo.

24
00:01:17,000 --> 00:01:20,000
Pero primero, tengo un nuevo invento.

25
00:01:22,000 --> 00:01:25,000
(Risas)

26
00:01:27,000 --> 00:01:31,000
Hice sólido el rayo de un puntero láser.

27
00:01:31,000 --> 00:01:34,000
(Risas)

28
00:01:34,000 --> 00:01:37,000
(Aplausos)

29
00:01:40,000 --> 00:01:44,000
¡Preparados, listos, fuera!

30
00:01:44,000 --> 00:01:48,000
Primero, tenemos la rápida subida en Uganda y Zimbawe.

31
00:01:48,000 --> 00:01:50,000
Fueron subiendo así.

32
00:01:50,000 --> 00:01:54,000
En Asia, el primer país seriamente infectado fue Tailandia.

33
00:01:54,000 --> 00:01:56,000
Alcanzaron de uno a un dos por ciento.

34
00:01:56,000 --> 00:01:58,000
Luego, Uganda comenzó a retroceder,

35
00:01:58,000 --> 00:02:00,000
mientras que Zimbawe subió a las nubes,

36
00:02:00,000 --> 00:02:04,000
y años después Sudáfrica tuvo un terrible incremento de frecuencia de HIV.

37
00:02:04,000 --> 00:02:06,000
India tuvo muchos infectados,

38
00:02:06,000 --> 00:02:08,000
pero tuvo un nivel bajo.

39
00:02:08,000 --> 00:02:10,000
Y casi lo mismo sucede aquí.

40
00:02:10,000 --> 00:02:13,000
Uganda desciende, Zimbawe desciende,

41
00:02:13,000 --> 00:02:15,000
Russia llegó al uno por ciento.

42
00:02:15,000 --> 00:02:18,000
En los últimos dos o tres años,

43
00:02:18,000 --> 00:02:22,000
la epidemia de HIV alcanzó un nivel estable en el mundo.

44
00:02:22,000 --> 00:02:25,000
Tardó 25 años.

45
00:02:25,000 --> 00:02:28,000
Pero, un estado estable no significa que estemos mejor,

46
00:02:28,000 --> 00:02:31,000
sino sólo que dejamos de empeorar.

47
00:02:31,000 --> 00:02:35,000
Y, el estado estable es, más o menos,

48
00:02:35,000 --> 00:02:39,000
el uno por ciento de la población adulta del mundo está infectada.

49
00:02:39,000 --> 00:02:42,000
Significa entre 30 y 40 millones de personas,

50
00:02:42,000 --> 00:02:44,000
toda California, cada persona,

51
00:02:44,000 --> 00:02:46,000
eso es más o menos lo que tenemos en el mundo hoy.

52
00:02:46,000 --> 00:02:51,000
Ahora, permítanme ver rápidamente de nuevo a Botswana.

53
00:02:51,000 --> 00:02:55,000
Botswana -- un país de ingresos medio-altos en el sur de África,

54
00:02:55,000 --> 00:02:58,000
gobierno democrático, buena economía,

55
00:02:58,000 --> 00:03:00,000
y esto es lo que sucedió allí.

56
00:03:00,000 --> 00:03:02,000
Comanzaron bajo, se elevaron,

57
00:03:02,000 --> 00:03:05,000
llegaron a una cima en el 2003,

58
00:03:05,000 --> 00:03:07,000
y ahora están abajo.

59
00:03:07,000 --> 00:03:09,000
Pero están bajando lentamente,

60
00:03:09,000 --> 00:03:11,000
porque en Botswana, con buena economía y gobierno,

61
00:03:11,000 --> 00:03:14,000
pueden dar tratamiento a las personas.

62
00:03:14,000 --> 00:03:17,000
Y si la gente infectada tiene tratamiento, no muere de SIDA.

63
00:03:17,000 --> 00:03:20,000
Estos porcentajes no descenderán

64
00:03:20,000 --> 00:03:22,000
porque la gente sobrevivirá entre 10 y 20 años.

65
00:03:22,000 --> 00:03:25,000
Así que hay problemas con estas mediciones.

66
00:03:25,000 --> 00:03:29,000
Pero los países más pobres en África, los de bajos ingresos de aquí,

67
00:03:29,000 --> 00:03:35,000
los porcentaje de infectados caen más rápido

68
00:03:35,000 --> 00:03:37,000
porque la gente aún está muriendo.

69
00:03:37,000 --> 00:03:40,000
A pesar de PEPFAR, el generoso PEPFAR,

70
00:03:40,000 --> 00:03:43,000
no todos alcanzaron a recibir tratamiento,

71
00:03:43,000 --> 00:03:45,000
y de aquellos que lo recibieron en los países pobres,

72
00:03:45,000 --> 00:03:48,000
sólo un 60% sigue en tratamiento después de dos años.

73
00:03:48,000 --> 00:03:52,000
No es realista un tratamiento de por vida

74
00:03:52,000 --> 00:03:54,000
para todos en los países más pobres.

75
00:03:54,000 --> 00:03:57,000
Pero es muy bueno que se haga lo que se hace.

76
00:03:57,000 --> 00:04:01,000
Pero el foco está de nuevo en la prevención.

77
00:04:01,000 --> 00:04:04,000
Es sólo deteniendo la transmisión

78
00:04:04,000 --> 00:04:07,000
que el mundo podrá combatirlo.

79
00:04:07,000 --> 00:04:09,000
Las drogas son muy costosas -- si tuviésemos una vacuna,

80
00:04:09,000 --> 00:04:12,000
o cuando tengamos la vacuna, eso sería más efectivo --

81
00:04:12,000 --> 00:04:14,000
pero las drogas son costosas para los pobres.

82
00:04:14,000 --> 00:04:16,000
No la droga en sí misma, sino el tratamiento

83
00:04:16,000 --> 00:04:18,000
y el cuidado que debe acompañarlo.

84
00:04:20,000 --> 00:04:23,000
Cuando vemos el patrón,

85
00:04:23,000 --> 00:04:25,000
una cosa resalta claramente:

86
00:04:25,000 --> 00:04:27,000
Pueden ver las burbujas azules

87
00:04:27,000 --> 00:04:29,000
y la gente dice que el HIV es muy alto en África.

88
00:04:29,000 --> 00:04:32,000
Yo diría que el HIV es muy diferente en África.

89
00:04:32,000 --> 00:04:36,000
Encontrarán los índices de HIV más altos del mundo

90
00:04:36,000 --> 00:04:38,000
en los países africanos,

91
00:04:38,000 --> 00:04:40,000
pero también encontrarán Senegal, allí,

92
00:04:40,000 --> 00:04:42,000
con el mismo índice que Estados Unidos.

93
00:04:42,000 --> 00:04:44,000
Y encontrarán Madagascar,

94
00:04:44,000 --> 00:04:46,000
y verán muchos países africanos

95
00:04:46,000 --> 00:04:49,000
tan abajo como el resto del mundo.

96
00:04:49,000 --> 00:04:53,000
Es una terrible simplificación que haya una África

97
00:04:53,000 --> 00:04:55,000
y que las cosas son de una manera en África.

98
00:04:55,000 --> 00:04:57,000
Debemos detener eso.

99
00:04:57,000 --> 00:05:00,000
No es respetuoso, y no es inteligente

100
00:05:00,000 --> 00:05:02,000
pensar así.

101
00:05:02,000 --> 00:05:06,000
(Aplausos)

102
00:05:06,000 --> 00:05:09,000
Tuve la suerte de vivir y trabajar un tiempo en los Estados Unidos.

103
00:05:09,000 --> 00:05:13,000
Descubrí que Salt Lake City y San Francisco eran diferentes.

104
00:05:13,000 --> 00:05:15,000
(Risas)

105
00:05:15,000 --> 00:05:18,000
Y es así también en África -- hay muchas diferencias.

106
00:05:18,000 --> 00:05:20,000
Entonces, ¿por qué es tan alto? ¿La guerra?

107
00:05:20,000 --> 00:05:22,000
No, no es eso. Miren aquí.

108
00:05:22,000 --> 00:05:25,000
El Congo en guerra está allá abajo -- dos, tres, cuatro por ciento.

109
00:05:25,000 --> 00:05:29,000
Y la pacífica Zambia, un país vecino -- 15 por ciento.

110
00:05:29,000 --> 00:05:32,000
Y hay buenos estudios de los refugiados salidos de Congo --

111
00:05:32,000 --> 00:05:34,000
tienen, dos, tres por ciento de infectados,

112
00:05:34,000 --> 00:05:36,000
y la pacífica Zambia -- mucho mayor.

113
00:05:36,000 --> 00:05:38,000
Hay ahora estudios que muestran claramente

114
00:05:38,000 --> 00:05:41,000
que las guerras y las violaciones son terribles

115
00:05:41,000 --> 00:05:44,000
Pero no son las fuerzas que llevan a los altos niveles de África.

116
00:05:44,000 --> 00:05:46,000
¿Es la pobreza?

117
00:05:46,000 --> 00:05:48,000
Si ven a un nivel macroscópico,

118
00:05:48,000 --> 00:05:50,000
parecería que más dinero, más HIV

119
00:05:50,000 --> 00:05:53,000
Pero eso es muy simplista,

120
00:05:53,000 --> 00:05:55,000
bajemos y observemos Tanzania.

121
00:05:55,000 --> 00:05:59,000
Dividiré Tanzania en cinco grupos de ingreso,

122
00:05:59,000 --> 00:06:01,000
desde el más alto al más bajo ingreso,

123
00:06:01,000 --> 00:06:03,000
allí vamos.

124
00:06:03,000 --> 00:06:06,000
Los de ingreso más alto, no los llamaría ricos,

125
00:06:06,000 --> 00:06:08,000
tienen HIV más alto.

126
00:06:08,000 --> 00:06:11,000
La diferencia va desde el 11 al cuatro por ciento,

127
00:06:11,000 --> 00:06:13,000
y la diferencia es incluso mayor entre las mujeres.

128
00:06:13,000 --> 00:06:17,000
Hay muchas cosas que creíamos, que, con buena investigación,

129
00:06:17,000 --> 00:06:20,000
hecha por instituciones africanas e investigadores

130
00:06:20,000 --> 00:06:23,000
junto a investigadores internacionales, demuestran que no eran ciertas.

131
00:06:23,000 --> 00:06:25,000
Esta es la diferencia dentro de Tanzania.

132
00:06:25,000 --> 00:06:27,000
Y no puedo evitar mostrar Kenya.

133
00:06:27,000 --> 00:06:29,000
Miren a Kenya.

134
00:06:29,000 --> 00:06:31,000
He dividido Kenya en sus provincias.

135
00:06:31,000 --> 00:06:33,000
Aquí va.

136
00:06:33,000 --> 00:06:36,000
La diferencia dentro de un país africano --

137
00:06:36,000 --> 00:06:39,000
va desde lo muy bajo a lo muy alto,

138
00:06:39,000 --> 00:06:42,000
y en la mayoría de las provincias en Kenya es modesta.

139
00:06:42,000 --> 00:06:44,000
¿Qué es entonces?

140
00:06:44,000 --> 00:06:48,000
¿Por qué vemos estos niveles tan altos en algunos países?

141
00:06:48,000 --> 00:06:51,000
Bueno, es común que con múltiples parejas,

142
00:06:51,000 --> 00:06:54,000
haya menor uso de condones,

143
00:06:54,000 --> 00:06:57,000
y está el sexo entre edades dispares --

144
00:06:57,000 --> 00:07:00,000
hombres mayores tienen sexo con mujeres jóvenes.

145
00:07:00,000 --> 00:07:03,000
Hay índices más altos en mujeres jóvenes que en hombres

146
00:07:03,000 --> 00:07:05,000
en muchos de estos países altamente afectados.

147
00:07:05,000 --> 00:07:07,000
¿Pero dónde se sitúan?

148
00:07:07,000 --> 00:07:09,000
Distribuiré las burbujas en un mapa.

149
00:07:09,000 --> 00:07:13,000
Miren, los más infectados son el cuatro por ciento de toda la población

150
00:07:13,000 --> 00:07:16,000
y tienen el 50 por ciento de los infectados de HIV.

151
00:07:16,000 --> 00:07:19,000
El HIV existe en todo el mundo.

152
00:07:19,000 --> 00:07:21,000
Miren, hay burbujas en todo el mundo.

153
00:07:21,000 --> 00:07:24,000
Brazil tiene muchos infectados.

154
00:07:24,000 --> 00:07:27,000
Los países árabes no tanto, pero en Irán en bastante alto.

155
00:07:27,000 --> 00:07:31,000
Tienen adicción a la heroína y prostitución en Irán.

156
00:07:31,000 --> 00:07:33,000
India tiene muchos porque son muchos.

157
00:07:33,000 --> 00:07:35,000
Sudeste Asiático, y así.

158
00:07:35,000 --> 00:07:37,000
Pero, hay una parte de África --

159
00:07:37,000 --> 00:07:39,000
y lo difícil es, al mismo tiempo,

160
00:07:39,000 --> 00:07:43,000
no hacer una afirmación uniforme sobre África,

161
00:07:43,000 --> 00:07:47,000
no tener ideas simples de por qué es así, por un lado.

162
00:07:47,000 --> 00:07:50,000
Por otro lado, admitir que este es un caso grave,

163
00:07:50,000 --> 00:07:54,000
porque hay un consenso científico sobre este patrón ahora.

164
00:07:54,000 --> 00:07:57,000
UNAIDS hicieron públicos buenos datos, finalmente,

165
00:07:57,000 --> 00:08:00,000
sobre la propagación del HIV.

166
00:08:00,000 --> 00:08:03,000
Podría se una concurrencia.

167
00:08:03,000 --> 00:08:06,000
Podría ser algunos tipos de virus.

168
00:08:06,000 --> 00:08:10,000
Podría ser que hay otras cosas

169
00:08:10,000 --> 00:08:13,000
que hace que la transmisión ocurra con mayor frecuencia.

170
00:08:13,000 --> 00:08:16,000
Después de todo, estando sano y teniendo sexo heterosexual,

171
00:08:16,000 --> 00:08:21,000
el riesgo de infección en una relación es de uno en 1000

172
00:08:21,000 --> 00:08:23,000
No salten a conclusiones;

173
00:08:23,000 --> 00:08:25,000
compórtense esta noche.

174
00:08:25,000 --> 00:08:27,000
(Risas)

175
00:08:27,000 --> 00:08:30,000
Pero -- y si están en una situación menos favorable,

176
00:08:30,000 --> 00:08:33,000
con más enfermedades transmitidas sexualmente, puede ser 1 en 100

177
00:08:33,000 --> 00:08:36,000
Pero creemos que podría ser una concurrencia.

178
00:08:36,000 --> 00:08:38,000
¿Qué es concurrencia?

179
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En Suecia, no tenemos concurrencia.

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Tenemos monogamia serial.

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Vodka, Año nuevo -- nueva pareja en primavera.

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Vodka, Solsticio -- nueva pareja en otoño.

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Vodka -- y continúa así por el estilo.

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Y obtienes un gran número de "Exes".

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Y tenemos una terrible epidemia de clamidia --

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una terrible epidemia de clamidia durante muchos años.

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El HIV tiene un pico de tres a seis semanas luego de la infección

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y por tanto, tener más de una pareja el mismo mes

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es mucho más peligroso en la transmisión de HIV que en otras infecciones.

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Probablemente es una combinación de esto.

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Y lo que me hace feliz es que nos dirigimos ahora

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hacia hechos cuando vemos esto.

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Pueden obtener esta gráfica gratuitamente.

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Hemos cargados datos de UNAIDS en Gapminder.org

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Y esperamos que cuando actuemos en problemas globales en el futuro

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no sólo tendremos el corazón,

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no sólo tendremos el dinero,

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también usaremos el cerebro.

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Muchas gracias.

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(Aplausos)