WEBVTT 00:00:00.000 --> 00:00:05.000 (Brawa) 00:00:06.000 --> 00:00:11.000 AIDS odkryto w 1981, a wirusa w 1983. 00:00:11.000 --> 00:00:13.000 Diagramy pęcherzykowe z Gapmindera pokażą, 00:00:13.000 --> 00:00:17.000 gdzie występował wirus w roku 1983, 00:00:17.000 --> 00:00:19.000 przynajmniej szacunkowo. 00:00:19.000 --> 00:00:21.000 Na tej osi widzimy 00:00:21.000 --> 00:00:28.000 procent dorosłych chorych. 00:00:28.000 --> 00:00:33.000 Na tej osi: dochód w dolarach na osobę. 00:00:33.000 --> 00:00:37.000 Rozmiary pęcherzyków pokazują, 00:00:37.000 --> 00:00:40.000 ilu chorych przypada na kraj, 00:00:40.000 --> 00:00:42.000 zaś kolor - na kontynent. NOTE Paragraph 00:00:42.000 --> 00:00:44.000 W USA w 1983r 00:00:44.000 --> 00:00:47.000 widzimy procentowo mało zachorowań, 00:00:47.000 --> 00:00:51.000 ale przez dużą populację, pęcherzyk jest spory. 00:00:51.000 --> 00:00:54.000 W USA było sporo chorych. 00:00:54.000 --> 00:00:56.000 Tutaj widać Ugandę. 00:00:56.000 --> 00:00:59.000 Niemal 5% zachorowań 00:00:59.000 --> 00:01:02.000 i spory pęcherzyk, jak na tak mały kraj. 00:01:02.000 --> 00:01:07.000 Chyba najwięcej zachorowań na świecie. 00:01:07.000 --> 00:01:09.000 Co się stało? 00:01:09.000 --> 00:01:11.000 Rozumiecie już diagram, 00:01:11.000 --> 00:01:14.000 więc przez następne 60 sekund 00:01:14.000 --> 00:01:17.000 odtworzymy światową epidemię HIV. NOTE Paragraph 00:01:17.000 --> 00:01:20.000 Mam tu nowy wynalazek. 00:01:22.000 --> 00:01:25.000 (Śmiech) 00:01:27.000 --> 00:01:31.000 Zamroziłem wiązkę wskaźnika laserowego. NOTE Paragraph 00:01:31.000 --> 00:01:34.000 (Śmiech) NOTE Paragraph 00:01:34.000 --> 00:01:37.000 (Brawa) NOTE Paragraph 00:01:40.000 --> 00:01:44.000 Do biegu, gotowi, start! 00:01:44.000 --> 00:01:48.000 Szybki wzrost w Ugandzie i Zimbabwe. 00:01:48.000 --> 00:01:50.000 Szybki wzrost w Ugandzie i Zimbabwe. 00:01:50.000 --> 00:01:54.000 W Azji, pierwszy zainfekowany kraj to Tajlandia. 00:01:54.000 --> 00:01:56.000 Osiągnęli 1 - 2%. 00:01:56.000 --> 00:01:58.000 Uganda zaczyna spadać, 00:01:58.000 --> 00:02:00.000 a Zimbabwe wzbija się w górę. 00:02:00.000 --> 00:02:04.000 Dramatycznie rośnie liczba chorych w RPA. 00:02:04.000 --> 00:02:06.000 Dużo chorych w Indiach, 00:02:06.000 --> 00:02:08.000 ale procentowo mało. 00:02:08.000 --> 00:02:10.000 Tu niemal to samo. 00:02:10.000 --> 00:02:13.000 Uganda spada, Zimbabwe spada, 00:02:13.000 --> 00:02:15.000 Rosja rośnie do 1%. NOTE Paragraph 00:02:15.000 --> 00:02:18.000 Przez ostatnie dwa, trzy lata 00:02:18.000 --> 00:02:22.000 światowa epidemia HIV stanęła w miejscu. 00:02:22.000 --> 00:02:25.000 Zajęło to 25 lat. 00:02:25.000 --> 00:02:28.000 Stały poziom nie oznacza jednak poprawy, 00:02:28.000 --> 00:02:31.000 a tylko brak pogorszenia. 00:02:31.000 --> 00:02:35.000 Średnia zachorowań na HIV 00:02:35.000 --> 00:02:39.000 w skali światowej wynosi 1%. 00:02:39.000 --> 00:02:42.000 Czyli 30 do 40 milionów ludzi, 00:02:42.000 --> 00:02:44.000 cała Kalifornia, co do nogi, 00:02:44.000 --> 00:02:46.000 tak mają się sprawy dzisiaj. NOTE Paragraph 00:02:46.000 --> 00:02:51.000 Zróbmy teraz replay Botswany. 00:02:51.000 --> 00:02:55.000 To średnio zamożny kraj na południu Afryki, 00:02:55.000 --> 00:02:58.000 demokratyczny rząd, dobra gospodarka, 00:02:58.000 --> 00:03:00.000 i oto, co się dzieje. 00:03:00.000 --> 00:03:02.000 Zaczęli nisko, wystrzelili w górę, 00:03:02.000 --> 00:03:05.000 osiągnęli szczyt w 2003 r., 00:03:05.000 --> 00:03:07.000 a teraz spadają. 00:03:07.000 --> 00:03:09.000 Jednak spadają powoli, 00:03:09.000 --> 00:03:11.000 bo dzięki dobrym rządom i gospodarce 00:03:11.000 --> 00:03:14.000 mogą sobie pozwolić na leczenie. 00:03:14.000 --> 00:03:17.000 Leczeni chorzy nie umierają na AIDS. 00:03:17.000 --> 00:03:20.000 Wskaźniki procentowe nie spadną, 00:03:20.000 --> 00:03:22.000 bo chorzy mogą przeżyć 10 - 20 lat. 00:03:22.000 --> 00:03:25.000 Dlatego mamy problem z pomiarami. 00:03:25.000 --> 00:03:29.000 W biedniejszych krajach, o niższych dochodach, 00:03:29.000 --> 00:03:35.000 wskaźniki liczby chorych spadają szybciej, 00:03:35.000 --> 00:03:37.000 bo ludzie nadal umierają. 00:03:37.000 --> 00:03:40.000 Pomimo hojności PEPFAR, 00:03:40.000 --> 00:03:43.000 nie do wszystkich docierają leki, 00:03:43.000 --> 00:03:45.000 a nawet jeśli dotrą, to w biednych krajach 00:03:45.000 --> 00:03:48.000 tylko 60% chorych leczy się dłużej niż dwa lata. 00:03:48.000 --> 00:03:52.000 Dożywotnie leczenie jest nierealistyczne 00:03:52.000 --> 00:03:54.000 w najbiedniejszych krajach. 00:03:54.000 --> 00:03:57.000 Dobrze, że robi się chociaż to, co teraz. NOTE Paragraph 00:03:57.000 --> 00:04:01.000 Wrócił nacisk na zapobieganie. 00:04:01.000 --> 00:04:04.000 Tylko powstrzymując infekcje 00:04:04.000 --> 00:04:07.000 damy sobie radę. 00:04:07.000 --> 00:04:09.000 Leki kosztują zbyt dużo. 00:04:09.000 --> 00:04:12.000 Gdybyśmy mieli szczepionkę, to co innego, 00:04:12.000 --> 00:04:14.000 ale leki są za drogie dla ubogich. 00:04:14.000 --> 00:04:16.000 Nawet nie same leki, a leczenie 00:04:16.000 --> 00:04:18.000 i potrzebna wraz z nim opieka. 00:04:20.000 --> 00:04:23.000 Przyglądając się schematowi, 00:04:23.000 --> 00:04:25.000 jedno widać wyraźnie: 00:04:25.000 --> 00:04:27.000 niebieskie pęcherzyki. 00:04:27.000 --> 00:04:29.000 Powiecie: Afryka choruje na HIV najwięcej. 00:04:29.000 --> 00:04:32.000 Ja powiem: Afryka choruje na HIV inaczej. 00:04:32.000 --> 00:04:36.000 Najwyższe wskaźniki HIV na świecie 00:04:36.000 --> 00:04:38.000 znajdziemy w krajach afrykańskich, 00:04:38.000 --> 00:04:40.000 a jednak Senegal 00:04:40.000 --> 00:04:42.000 ma taki sam wskaźnik jak USA. 00:04:42.000 --> 00:04:44.000 Także wskaźniki Madagaskaru 00:04:44.000 --> 00:04:46.000 i wielu innych państw Afryki 00:04:46.000 --> 00:04:49.000 są równie niskie, co poza Afryką. 00:04:49.000 --> 00:04:53.000 Afryka nie jest jednorodna; to okropne uproszczenie. 00:04:53.000 --> 00:04:55.000 Afryka nie jest jednorodna; to okropne uproszczenie. 00:04:55.000 --> 00:04:57.000 Musimy z tym skończyć. 00:04:57.000 --> 00:05:00.000 Takie podejście jest pozbawione szacunku 00:05:00.000 --> 00:05:02.000 i niezbyt mądre. NOTE Paragraph 00:05:02.000 --> 00:05:06.000 (Brawa) NOTE Paragraph 00:05:06.000 --> 00:05:09.000 Przez jakiś czas mieszkałem i pracowałem w USA. 00:05:09.000 --> 00:05:13.000 Odkryłem, że Salt Lake City i San Francisco bardzo się różnią. 00:05:13.000 --> 00:05:15.000 (Śmiech) 00:05:15.000 --> 00:05:18.000 Podobnie w Afryce: różnic jest wiele. 00:05:18.000 --> 00:05:20.000 Skąd tyle zachorowań? Przez wojnę? 00:05:20.000 --> 00:05:22.000 Nie. Spójrzcie tutaj. 00:05:22.000 --> 00:05:25.000 W rozdartym wojną Kongu ledwie 2% – 4%. 00:05:25.000 --> 00:05:29.000 A po sąsiedzku, spokojna Zambia: 15%. 00:05:29.000 --> 00:05:32.000 Mamy solidne dane o uchodźcach z Konga. 00:05:32.000 --> 00:05:34.000 Zarażonych jest 2% do 3%, 00:05:34.000 --> 00:05:36.000 a w Zambii, bez wojny, dużo więcej. 00:05:36.000 --> 00:05:38.000 Nowe badania wykazują, 00:05:38.000 --> 00:05:41.000 że wojny i gwałty, mimo całej grozy, 00:05:41.000 --> 00:05:44.000 nie stoją za wzrostem zachorowań. NOTE Paragraph 00:05:44.000 --> 00:05:46.000 Zatem co? Bieda? 00:05:46.000 --> 00:05:48.000 Okazuje się, że w makro skali, 00:05:48.000 --> 00:05:50.000 im więcej pieniędzy, tym więcej HIV. 00:05:50.000 --> 00:05:53.000 To uproszczenie, 00:05:53.000 --> 00:05:55.000 więc przyjrzyjmy się Tanzanii. 00:05:55.000 --> 00:05:59.000 Podzielę Tanzanię na 5 grup dochodowych, 00:05:59.000 --> 00:06:01.000 od najwyższego dochodu do najniższego. 00:06:01.000 --> 00:06:03.000 od najwyższego dochodu do najniższego. 00:06:03.000 --> 00:06:06.000 Najlepiej zarabiający, zamożni ale nie bogaci, 00:06:06.000 --> 00:06:08.000 najczęściej mają HIV. 00:06:08.000 --> 00:06:11.000 Różnica sięga od 11% do 4%, 00:06:11.000 --> 00:06:13.000 a w przypadku kobiet nawet więcej. 00:06:13.000 --> 00:06:17.000 Mieliśmy wiele hipotez, ale wspólne wyniki analiz 00:06:17.000 --> 00:06:20.000 afrykańskich instytutów i badaczy z całego świata 00:06:20.000 --> 00:06:23.000 pokazują, że nie mieliśmy racji. 00:06:23.000 --> 00:06:25.000 Tak wyglądają różnice w Tanzanii. NOTE Paragraph 00:06:25.000 --> 00:06:27.000 A teraz spójrzmy na Kenię. 00:06:27.000 --> 00:06:29.000 A teraz spójrzmy na Kenię. 00:06:29.000 --> 00:06:31.000 Podzieliłem Kenię na prowincje. 00:06:31.000 --> 00:06:33.000 O tak. 00:06:33.000 --> 00:06:36.000 Zauważcie różnice w obrębie jednego kraju: 00:06:36.000 --> 00:06:39.000 mamy i najniższy poziom, i najwyższy. 00:06:39.000 --> 00:06:42.000 Dla większości prowincji skromny. NOTE Paragraph 00:06:42.000 --> 00:06:44.000 O co chodzi? 00:06:44.000 --> 00:06:48.000 Skąd takie ekstrema? 00:06:48.000 --> 00:06:51.000 Chodzi o częstą zmianę partnerów, 00:06:51.000 --> 00:06:54.000 rzadkie używanie prezerwatyw, 00:06:54.000 --> 00:06:57.000 i rozrzut wiekowy partnerów, 00:06:57.000 --> 00:07:00.000 czyli starsi partnerzy i młode partnerki. 00:07:00.000 --> 00:07:03.000 Młode kobiety chorują częściej niż młodzi mężczyźni 00:07:03.000 --> 00:07:05.000 w wielu wysoce zainfekowanych krajach. NOTE Paragraph 00:07:05.000 --> 00:07:07.000 Które to kraje? 00:07:07.000 --> 00:07:09.000 Przeniosę pęcherzyki na mapę. 00:07:09.000 --> 00:07:13.000 Z 4% światowej populacji nosicieli HIV 00:07:13.000 --> 00:07:16.000 połowa znajduje się w tym rejonie. 00:07:16.000 --> 00:07:19.000 HIV występuje na całym świecie. 00:07:19.000 --> 00:07:21.000 Pęcherzyki widać na całej mapie. 00:07:21.000 --> 00:07:24.000 W Brazylii jest wiele zachorowań. 00:07:24.000 --> 00:07:27.000 W krajach arabskich niewiele, ale w Iranie sporo. 00:07:27.000 --> 00:07:31.000 W Iranie mają narkomanię i prostytucję. 00:07:31.000 --> 00:07:33.000 W Indiach wiele, bo jest ich dużo. 00:07:33.000 --> 00:07:35.000 W południowo-wschodniej Azji, itd. 00:07:35.000 --> 00:07:37.000 W tej części Afryki, 00:07:37.000 --> 00:07:39.000 choć to trudne, musimy z jednej strony 00:07:39.000 --> 00:07:43.000 nie wrzucać Afryki do jednego worka 00:07:43.000 --> 00:07:47.000 i nie spłycać przyczyn problemów, NOTE Paragraph 00:07:47.000 --> 00:07:50.000 ale z drugiej strony przyznać, 00:07:50.000 --> 00:07:54.000 że ten schemat został naukowo udowodniony. 00:07:54.000 --> 00:07:57.000 UNAIDS dostarczyło solidnych danych 00:07:57.000 --> 00:08:00.000 o zasięgu HIV. 00:08:00.000 --> 00:08:03.000 Może to duża ilość partnerów. 00:08:03.000 --> 00:08:06.000 Może odmiany wirusa. 00:08:06.000 --> 00:08:10.000 Może jeszcze inne czynniki 00:08:10.000 --> 00:08:13.000 ułatwiające przenoszenie choroby. 00:08:13.000 --> 00:08:16.000 Dla zupełnie zdrowej pary heteroseksualnej 00:08:16.000 --> 00:08:21.000 ryzyko infekcji przy jednym stosunku wynosi 1 do 1000. 00:08:21.000 --> 00:08:23.000 Nie wyciągajcie tylko pochopnych wniosków 00:08:23.000 --> 00:08:25.000 i bądźcie grzeczni wieczorem. 00:08:25.000 --> 00:08:27.000 (Śmiech) 00:08:27.000 --> 00:08:30.000 W niekorzystnych warunkach, 00:08:30.000 --> 00:08:33.000 przy wielu chorobach wenerycznych - 1 do 100. NOTE Paragraph 00:08:33.000 --> 00:08:36.000 Przypuszczamy, że chodzi o związki równoległe. 00:08:36.000 --> 00:08:38.000 Co to są związki równoległe? 00:08:38.000 --> 00:08:40.000 W Szwecji nie mamy związków równoległych. 00:08:40.000 --> 00:08:42.000 Mamy seryjną monogamię. 00:08:42.000 --> 00:08:44.000 Wódka, Sylwester, nowa partnerka na wiosnę. 00:08:44.000 --> 00:08:46.000 Wódka, noc świętojańska, nowy partner na jesień. 00:08:46.000 --> 00:08:48.000 Wódka... i tak dalej. 00:08:48.000 --> 00:08:51.000 Można zebrać pokaźną kolekcję "byłych". 00:08:51.000 --> 00:08:53.000 Mamy okropną epidemię chlamydiozy, 00:08:53.000 --> 00:08:57.000 która utrzymuje się od wielu lat. 00:08:57.000 --> 00:09:00.000 HIV osiąga szczyt w 3 - 6 tygodni po zakażeniu. 00:09:00.000 --> 00:09:03.000 Współżycie z wieloma partnerami w miesiącu 00:09:03.000 --> 00:09:06.000 zwiększa ryzyko HIV bardziej, niż innych chorób. 00:09:06.000 --> 00:09:08.000 Pewnie chodzi o wiele czynników naraz. NOTE Paragraph 00:09:08.000 --> 00:09:11.000 Cieszę się, że rozpatrując problem obecnie 00:09:11.000 --> 00:09:13.000 opieramy się na faktach. 00:09:13.000 --> 00:09:15.000 Ten diagram można obejrzeć za darmo. 00:09:15.000 --> 00:09:18.000 Wrzuciliśmy dane z UNAIDS na Gapminder.org. 00:09:18.000 --> 00:09:22.000 Rozwiązując kolejne globalne problemy 00:09:22.000 --> 00:09:25.000 posłużmy się nie tylko sercem, 00:09:25.000 --> 00:09:27.000 i nie tylko pieniędzmi, 00:09:27.000 --> 00:09:30.000 ale także głową. NOTE Paragraph 00:09:30.000 --> 00:09:32.000 Dziękuję bardzo. NOTE Paragraph 00:09:32.000 --> 00:09:38.000 (Brawa)