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

2
00:00:06,000 --> 00:00:11,000
AIDS is in 1981 ontdekt, het virus --1983.

3
00:00:11,000 --> 00:00:13,000
Deze Gapminder bubbels laten zien

4
00:00:13,000 --> 00:00:17,000
hoe de verspreiding van het virus in de wereld was in 1983,

5
00:00:17,000 --> 00:00:19,000
of hoe we inschatten dat het was.

6
00:00:19,000 --> 00:00:21,000
Wat we hier laten zien is --

7
00:00:21,000 --> 00:00:28,000
op deze as hier laat ik het percentage geïnfecteerde volwassenen zien.

8
00:00:28,000 --> 00:00:33,000
En op deze as laat ik inkomen per persoon in dollars zien.

9
00:00:33,000 --> 00:00:37,000
En de grootte van deze bubbels, de grootte van deze bubbels hier,

10
00:00:37,000 --> 00:00:40,000
laat zien hoeveel geïnfecteerden er zijn per land,

11
00:00:40,000 --> 00:00:42,000
en de kleur is het continent.

12
00:00:42,000 --> 00:00:44,000
Dus, hier zie je dat de Verenigde Staten, in 1983,

13
00:00:44,000 --> 00:00:47,000
een erg laag percentage geïnfecteerden had,

14
00:00:47,000 --> 00:00:51,000
maar dankzij haar grote aantal inwoners, nog steeds een behoorlijke bubbel.

15
00:00:51,000 --> 00:00:54,000
Er waren vrij veel mensen geïnfecteerd in de Verenigde Staten.

16
00:00:54,000 --> 00:00:56,000
En, hierboven, zie je Uganda.

17
00:00:56,000 --> 00:00:59,000
Zij hadden bijna vijf procent geïnfecteerden.

18
00:00:59,000 --> 00:01:02,000
en een vrij grote bubbel ondanks dat ze een klein landje waren, toen.

19
00:01:02,000 --> 00:01:07,000
En ze waren waarschijnlijk het meest geïnfecteerde land ter wereld.

20
00:01:07,000 --> 00:01:09,000
Dus, wat is er gebeurd?

21
00:01:09,000 --> 00:01:11,000
Nu heeft u de grafiek begrepen,

22
00:01:11,000 --> 00:01:14,000
en nu, in de volgende 60 seconden,

23
00:01:14,000 --> 00:01:17,000
zullen we de HIV epidemie in de wereld afspelen.

24
00:01:17,000 --> 00:01:20,000
Maar eerst, ik heb een nieuwe uitvinding hier.

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

26
00:01:27,000 --> 00:01:31,000
Ik heb de lichtbundel van de laser-aanwijzer solide gemaakt.

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

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

29
00:01:40,000 --> 00:01:44,000
Dus, klaar voor de start, af!

30
00:01:44,000 --> 00:01:48,000
Als eerste hebben de snelle stijging in Uganda en Zimbabwe.

31
00:01:48,000 --> 00:01:50,000
Die gingen op deze manier omhoog.

32
00:01:50,000 --> 00:01:54,000
In Azië was Thailand het eerste land met veel infecties.

33
00:01:54,000 --> 00:01:56,000
Zij haalden een a twee procent.

34
00:01:56,000 --> 00:01:58,000
Toen begon Uganda terug te keren,

35
00:01:58,000 --> 00:02:00,000
terwijl Zimbabwe explodeerde,

36
00:02:00,000 --> 00:02:04,000
en een paar jaar later had Zuid Afrika een verschrikkelijke stijging in HIV gevallen.

37
00:02:04,000 --> 00:02:06,000
Kijk, India had veel geïnfecteerden,

38
00:02:06,000 --> 00:02:08,000
maar had een laag niveau.

39
00:02:08,000 --> 00:02:10,000
En min of meer hetzelfde gebeurd hier.

40
00:02:10,000 --> 00:02:13,000
Kijk, Uganda komt omlaag, Zimbabwe komt omlaag,

41
00:02:13,000 --> 00:02:15,000
Rusland ging naar een procent.

42
00:02:15,000 --> 00:02:18,000
In de afgelopen twee tot drie jaar,

43
00:02:18,000 --> 00:02:22,000
hebben we een stabiele status van de HIV epidemie in de wereld bereikt.

44
00:02:22,000 --> 00:02:25,000
dat heeft 25 jaar geduurd.

45
00:02:25,000 --> 00:02:28,000
Maar, een stabiele status betekend niet dat het beter gaat,

46
00:02:28,000 --> 00:02:31,000
het betekend slechts dat het is gestopt met slechter gaan.

47
00:02:31,000 --> 00:02:35,000
En dat heeft het -- de stabiele status is, min of meer,

48
00:02:35,000 --> 00:02:39,000
dat een procent van de volwassen wereld bevolking is geïnfecteerd met HIV.

49
00:02:39,000 --> 00:02:42,000
Dat betekend 30 tot 40 miljoen mensen,

50
00:02:42,000 --> 00:02:44,000
heel Californië, iedereen,

51
00:02:44,000 --> 00:02:46,000
dat is min of meer wat we vandaag de dag in de wereld hebben.

52
00:02:46,000 --> 00:02:51,000
Welnu, laat me Botswana snel een keer afspelen

53
00:02:51,000 --> 00:02:55,000
Botswana -- een hoger midden-inkomen land in zuidelijk Afrika,

54
00:02:55,000 --> 00:02:58,000
democratische regering, goede economie,

55
00:02:58,000 --> 00:03:00,000
en dit is wat daar gebeurde.

56
00:03:00,000 --> 00:03:02,000
Ze begonnen laag, ze explodeerde,

57
00:03:02,000 --> 00:03:05,000
ze piekte hierboven in 2003,

58
00:03:05,000 --> 00:03:07,000
en nu zijn ze lager.

59
00:03:07,000 --> 00:03:09,000
Maar ze dalen slechts langzaam,

60
00:03:09,000 --> 00:03:11,000
omdat in Botswana, met een goede economie en overheid,

61
00:03:11,000 --> 00:03:14,000
kunnen ze regelen dat ze mensen behandelen.

62
00:03:14,000 --> 00:03:17,000
En als mensen die geïnfecteerd zijn worden behandeld, dan gaan ze niet dood aan AIDS.

63
00:03:17,000 --> 00:03:20,000
Deze percentages zullen niet omlaag komen

64
00:03:20,000 --> 00:03:22,000
omdat mensen 10 tot 20 jaar kunnen overleven.

65
00:03:22,000 --> 00:03:25,000
Dus er is nu een beetje een probleem met deze cijfers.

66
00:03:25,000 --> 00:03:29,000
Maar de armere landen in Afrika, de lagere-inkomens landen hier onder,

67
00:03:29,000 --> 00:03:35,000
daar valt het percentage geïnfecteerden sneller

68
00:03:35,000 --> 00:03:37,000
omdat mensen nog steeds dood gaan.

69
00:03:37,000 --> 00:03:40,000
Ondanks PEPFAR, het genereuze PEPFAR,

70
00:03:40,000 --> 00:03:43,000
niet alle mensen worden bereikt door behandeling,

71
00:03:43,000 --> 00:03:45,000
en van diegene die wel worden bereikt door behandeling in de armere landen,

72
00:03:45,000 --> 00:03:48,000
zijn na twee jaar slechts 60 procent nog steeds onder behandeling.

73
00:03:48,000 --> 00:03:52,000
Het is niet realistisch, levenslange behandeling

74
00:03:52,000 --> 00:03:54,000
voor iedereen in de armste landen.

75
00:03:54,000 --> 00:03:57,000
Maar het is erg goed dat er wat gedaan wordt.

76
00:03:57,000 --> 00:04:01,000
Maar de aandacht gaat nu terug naar preventie.

77
00:04:01,000 --> 00:04:04,000
Alleen door de transmissie te stoppen

78
00:04:04,000 --> 00:04:07,000
kan de wereld dit aan.

79
00:04:07,000 --> 00:04:09,000
Medicijnen zijn te duur -- als we een vaccine hadden,

80
00:04:09,000 --> 00:04:12,000
of wanneer we een vaccine hebben, dat is meer effectief --

81
00:04:12,000 --> 00:04:14,000
maar de medicijnen zijn erg duur voor de armen.

82
00:04:14,000 --> 00:04:16,000
Niet zozeer het medicijn zelf, maar de behandeling

83
00:04:16,000 --> 00:04:18,000
en de zorg die er mee gepaard moet gaan.

84
00:04:20,000 --> 00:04:23,000
Dus, als we naar het patroon kijken,

85
00:04:23,000 --> 00:04:25,000
komt een ding duidelijk naar voren:

86
00:04:25,000 --> 00:04:27,000
u ziet de blauwe bubbels

87
00:04:27,000 --> 00:04:29,000
en mensen zeggen dat HIV erg hoog is in Afrika.

88
00:04:29,000 --> 00:04:32,000
Ik zou zeggen, dat HIV erg anders is in Afrika.

89
00:04:32,000 --> 00:04:36,000
We vinden de hoogste HIV ratio in de wereld

90
00:04:36,000 --> 00:04:38,000
in Afrikaanse landen,

91
00:04:38,000 --> 00:04:40,000
en toch vindt je in Senegal, hier onder,

92
00:04:40,000 --> 00:04:42,000
dezelfde ratio als in de Verenigde Staten.

93
00:04:42,000 --> 00:04:44,000
En je vindt Madagascar,

94
00:04:44,000 --> 00:04:46,000
en je vindt veel Afrikaanse landen

95
00:04:46,000 --> 00:04:49,000
ongeveer net zo laag als de rest van de wereld.

96
00:04:49,000 --> 00:04:53,000
Dat komt door deze vreselijke simplificatie dat er een Afrika is

97
00:04:53,000 --> 00:04:55,000
en dat dingen op een manier gaan in Afrika.

98
00:04:55,000 --> 00:04:57,000
We moeten daarmee stoppen.

99
00:04:57,000 --> 00:05:00,000
Het is respectloos, en het is niet erg verstandig

100
00:05:00,000 --> 00:05:02,000
om op die manier te denken.

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

102
00:05:06,000 --> 00:05:09,000
Ik heb het geluk gehad om een tijd in de Verenigde Staten te wonen en te werken.

103
00:05:09,000 --> 00:05:13,000
Ik kwam erachter dat Salt Lake City en San Francisco erg verschillend waren.

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

105
00:05:15,000 --> 00:05:18,000
En zo is het ook in Afrika -- er zijn veel verschillen.

106
00:05:18,000 --> 00:05:20,000
Maar, waarom is het zo hoog? Is er oorlog?

107
00:05:20,000 --> 00:05:22,000
Nee, dat is het niet. Kijk hier.

108
00:05:22,000 --> 00:05:25,000
Oorlog verscheurd Congo is hieronder -- twee, drie, vier procent.

109
00:05:25,000 --> 00:05:29,000
En dit is het vreedzame Zambia, een buurland -- 15 procent.

110
00:05:29,000 --> 00:05:32,000
En er zijn goede studies over vluchtelingen uit Congo --

111
00:05:32,000 --> 00:05:34,000
zij hebben twee, drie procent geïnfecteerden,

112
00:05:34,000 --> 00:05:36,000
en vreedzaam Zambia -- veel hoger.

113
00:05:36,000 --> 00:05:38,000
Er zijn nu studies die duidelijk laten zien

114
00:05:38,000 --> 00:05:41,000
dat de oorlogen vreselijk zijn, dat verkrachtingen vreselijk zijn.

115
00:05:41,000 --> 00:05:44,000
Maar dit is niet de stuwende kracht voor de hoge niveaus in Afrika.

116
00:05:44,000 --> 00:05:46,000
Dus, is het armoede?

117
00:05:46,000 --> 00:05:48,000
Als je naar het macro niveau kijkt,

118
00:05:48,000 --> 00:05:50,000
lijkt het hoe meer geld, hoe meer HIV.

119
00:05:50,000 --> 00:05:53,000
Maar dat is erg simplistisch.

120
00:05:53,000 --> 00:05:55,000
dus laten we omlaag gaan en naar Tanzania kijken.

121
00:05:55,000 --> 00:05:59,000
Ik zal Tanzania in vijf inkomens groepen verdelen,

122
00:05:59,000 --> 00:06:01,000
van het hoogste inkomen naar het laagste inkomen,

123
00:06:01,000 --> 00:06:03,000
en daar gaan we.

124
00:06:03,000 --> 00:06:06,000
Diegenen met het hoogste inkomen, de beter gestelden, ik wil niet zeggen de rijken,

125
00:06:06,000 --> 00:06:08,000
die hebben meer HIV.

126
00:06:08,000 --> 00:06:11,000
Het verschil gaat van 11 procent terug naar vier procent,

127
00:06:11,000 --> 00:06:13,000
en het verschil is zelfs nog groter onder vrouwen.

128
00:06:13,000 --> 00:06:17,000
Er zijn veel dingen die we veronderstelden, die nu, door goed onderzoek,

129
00:06:17,000 --> 00:06:20,000
gedaan door Afrikaanse instituten en onderzoekers

130
00:06:20,000 --> 00:06:23,000
samen met internationale onderzoekers, niet zo blijken te zijn.

131
00:06:23,000 --> 00:06:25,000
Dus, dit is het verschil binnen Tanzania.

132
00:06:25,000 --> 00:06:27,000
En, ik kan er niet omheen om Kenia te laten zien.

133
00:06:27,000 --> 00:06:29,000
Kijk hier naar Kenia.

134
00:06:29,000 --> 00:06:31,000
Ik heb Kenia in zijn provincies verdeelt.

135
00:06:31,000 --> 00:06:33,000
Hier gaan we.

136
00:06:33,000 --> 00:06:36,000
Zie het verschil binnen een Afrikaans land --

137
00:06:36,000 --> 00:06:39,000
het gaat van een heel laag niveau naar een heel hoog niveau,

138
00:06:39,000 --> 00:06:42,000
en de meeste provincies in Kenia zijn vrij bescheiden.

139
00:06:42,000 --> 00:06:44,000
Dus, wat is het dan?

140
00:06:44,000 --> 00:06:48,000
Waarom zien we deze extreem hoge niveaus in sommige landen?

141
00:06:48,000 --> 00:06:51,000
Wel, het komt meer voor met meerdere partners,

142
00:06:51,000 --> 00:06:54,000
er is minder condoom gebruik,

143
00:06:54,000 --> 00:06:57,000
en er is leeftijds-discrepantie bij sex --

144
00:06:57,000 --> 00:07:00,000
dat betekend, oudere mannen neigen sex te hebben met jongere vrouwen.

145
00:07:00,000 --> 00:07:03,000
We zien hogere percentages bij jongere vrouwen dan bij jongere mannen

146
00:07:03,000 --> 00:07:05,000
in veel van deze hard getroffen landen.

147
00:07:05,000 --> 00:07:07,000
Maar waar liggen ze?

148
00:07:07,000 --> 00:07:09,000
Ik zal de bubbels verruilen voor een kaart.

149
00:07:09,000 --> 00:07:13,000
Kijk, de hoog geïnfecteerden zijn vier procent van de hele bevolking.

150
00:07:13,000 --> 00:07:16,000
en ze hebben 50 procent van de HIV-geïnfecteerden.

151
00:07:16,000 --> 00:07:19,000
HIV bestaat overal ter wereld.

152
00:07:19,000 --> 00:07:21,000
Kijk, je hebt de bubbels over heel de wereld.

153
00:07:21,000 --> 00:07:24,000
Brazilië heeft veel HIV-geïnfecteerden.

154
00:07:24,000 --> 00:07:27,000
Arabische landen niet zo veel, maar Iran is vrij hoog.

155
00:07:27,000 --> 00:07:31,000
Er is heroïne verslaving en ook prostitutie in Iran.

156
00:07:31,000 --> 00:07:33,000
India heeft er veel omdat ze met velen zijn.

157
00:07:33,000 --> 00:07:35,000
Zuid-Oost Azië, en zo voort.

158
00:07:35,000 --> 00:07:37,000
Maar, er is een deel van Afrika --

159
00:07:37,000 --> 00:07:39,000
en het moeilijke is, tegelijkertijd,

160
00:07:39,000 --> 00:07:43,000
om niet een generaliserende opmerking over Afrika te maken,

161
00:07:43,000 --> 00:07:47,000
om niet tot simpele ideeën te komen over waarom het zo is, aan de ene kant.

162
00:07:47,000 --> 00:07:50,000
Aan de andere kant, toegeven dat dit een ernstig geval is,

163
00:07:50,000 --> 00:07:54,000
omdat er nu wetenschappelijke overeenstemming is over dit patroon.

164
00:07:54,000 --> 00:07:57,000
UNAIDS heeft eindelijk goede data beschikbaar gesteld,

165
00:07:57,000 --> 00:08:00,000
over de verspreiding van HIV

166
00:08:00,000 --> 00:08:03,000
Het zou overlapping in sex-partners kunnen zijn.

167
00:08:03,000 --> 00:08:06,000
Het zou een bepaald type virus kunnen zijn.

168
00:08:06,000 --> 00:08:10,000
Er zouden andere dingen kunnen zijn

169
00:08:10,000 --> 00:08:13,000
die transmissie in een hogere frequentie veroorzaken.

170
00:08:13,000 --> 00:08:16,000
Tenslotte, als je volkomen gezond bent en heteroseksuele sex bedrijft,

171
00:08:16,000 --> 00:08:21,000
is het besmettingsrisico per geslachtsgemeenschap 1 op 1000.

172
00:08:21,000 --> 00:08:23,000
Trek nu niet te snel conclusies;

173
00:08:23,000 --> 00:08:25,000
gedraag u vanavond, en zo.

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

175
00:08:27,000 --> 00:08:30,000
Maar -- en als je je in een ongunstige situatie bevindt,

176
00:08:30,000 --> 00:08:33,000
meer seksueel overdraagbare ziekten, dan kan het 1 op 100 zijn.

177
00:08:33,000 --> 00:08:36,000
Maar wat wij denken is dat het overlappende sex-partners zou kunnen zijn.

178
00:08:36,000 --> 00:08:38,000
Maar wat is overlapping in sex-partners?

179
00:08:38,000 --> 00:08:40,000
In Zweden hebben we geen overlapping in sex-partners.

180
00:08:40,000 --> 00:08:42,000
Wij hebben seriële monogamie.

181
00:08:42,000 --> 00:08:44,000
Wodka, Oudejaarsavond -- nieuwe partner voor de lente.

182
00:08:44,000 --> 00:08:46,000
Wodka, Midzomernacht -- nieuwe partner voor de herfst.

183
00:08:46,000 --> 00:08:48,000
Wodka -- en zo gaat het door, snapt u?

184
00:08:48,000 --> 00:08:51,000
En je verzamelt een groot aantal exen.

185
00:08:51,000 --> 00:08:53,000
En we hebben een vreselijke clamidia epidemie --

186
00:08:53,000 --> 00:08:57,000
vreselijke clamidia epidemie die jaren lang blijft rond waren.

187
00:08:57,000 --> 00:09:00,000
HIV heeft een piek drie tot zes weken na infectie

188
00:09:00,000 --> 00:09:03,000
and daarom, het hebben van meer dan een partner in dezelfde maand

189
00:09:03,000 --> 00:09:06,000
is veel gevaarlijker bij HIV transmissie dan bij andere infecties.

190
00:09:06,000 --> 00:09:08,000
Waarschijnlijk is het een combinatie hiervan.

191
00:09:08,000 --> 00:09:11,000
En wat me zo gelukkig maakt is dat er nu een beweging is

192
00:09:11,000 --> 00:09:13,000
naar de feiten waneer we hier naar kijken.

193
00:09:13,000 --> 00:09:15,000
U kunt deze grafiek krijgen, gratis.

194
00:09:15,000 --> 00:09:18,000
We hebben de UNAIDS data op de Gapminder.com site gezet.

195
00:09:18,000 --> 00:09:22,000
En we hopen dat wanneer we in de toekomst op wereldwijde problemen actie ondernemen

196
00:09:22,000 --> 00:09:25,000
we niet alleen het hart hebben,

197
00:09:25,000 --> 00:09:27,000
we niet alleen het geld hebben,

198
00:09:27,000 --> 00:09:30,000
maar dat we ook onze hersenen zullen gebruiken.

199
00:09:30,000 --> 00:09:32,000
Dank u hartelijk.

200
00:09:32,000 --> 00:09:38,000
(Applaus)