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

2
00:00:06,000 --> 00:00:11,000
A AIDS foi descoberta em 1981
e o vírus, em 1983.

3
00:00:11,000 --> 00:00:13,000
Essas bolhas do Gapminder mostram

4
00:00:13,000 --> 00:00:17,000
a propagação do vírus no mundo em 1983,

5
00:00:17,000 --> 00:00:19,000
ou como estimamos que fosse.

6
00:00:19,000 --> 00:00:21,000
Nesse gráfico vemos...

7
00:00:21,000 --> 00:00:28,000
Esse eixo mostra o percentual de adultos infectados.

8
00:00:28,000 --> 00:00:33,000
Esse eixo mostra a renda em dólar por pessoa.

9
00:00:33,000 --> 00:00:37,000
E o tamanho das bolhas

10
00:00:37,000 --> 00:00:40,000
mostra o número de infectados por país.

11
00:00:40,000 --> 00:00:42,000
A cor é o continente.

12
00:00:42,000 --> 00:00:44,000
Os EUA em 1983

13
00:00:44,000 --> 00:00:47,000
tinham um percentual muito baixo de infectados,

14
00:00:47,000 --> 00:00:51,000
mas como a população é grande, a bolha é grande.

15
00:00:51,000 --> 00:00:54,000
Existiam muitas pessoas infectadas nos EUA.

16
00:00:54,000 --> 00:00:56,000
Lá em cima está Uganda.

17
00:00:56,000 --> 00:00:59,000
Eles tinham quase 5% de infectados,

18
00:00:59,000 --> 00:01:02,000
e uma bolha grande, apesar de serem um país pequeno.

19
00:01:02,000 --> 00:01:07,000
Era provavelmente o país mais infectado no mundo.

20
00:01:07,000 --> 00:01:09,000
O que aconteceu?

21
00:01:09,000 --> 00:01:11,000
Agora que o gráfico está entendido,

22
00:01:11,000 --> 00:01:14,000
nos próximos 60s,

23
00:01:14,000 --> 00:01:17,000
vamos ver a epidemia mundial do HIV.

24
00:01:17,000 --> 00:01:20,000
Mas antes, eu tenho uma nova invenção.

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

26
00:01:27,000 --> 00:01:31,000
Eu solidifiquei o raio da caneta laser.

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

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

29
00:01:40,000 --> 00:01:44,000
Preparar, apontar, vai!

30
00:01:44,000 --> 00:01:48,000
Primeiro, o crescimento acelerado em Uganda e Zimbábue.

31
00:01:48,000 --> 00:01:50,000
Eles subiram assim.

32
00:01:50,000 --> 00:01:54,000
Na Ásia, o primeiro país fortemente infectado foi a Tailândia.

33
00:01:54,000 --> 00:01:56,000
Atingiram de 1 a 2%.

34
00:01:56,000 --> 00:01:58,000
Uganda começou a se recuperar,

35
00:01:58,000 --> 00:02:00,000
enquanto o Zimbábue disparou.

36
00:02:00,000 --> 00:02:04,000
Anos depois, a África do Sul teve um crescimento em HIV.

37
00:02:04,000 --> 00:02:06,000
A Índia estava com muitos infectados,

38
00:02:06,000 --> 00:02:08,000
mas tinha um nível baixo.

39
00:02:08,000 --> 00:02:10,000
O mesmo acontece por aqui.

40
00:02:10,000 --> 00:02:13,000
Uganda descendo, Zimbábue descendo,

41
00:02:13,000 --> 00:02:15,000
Rússia foi a 1%.

42
00:02:15,000 --> 00:02:18,000
Nos últimos dois a três anos,

43
00:02:18,000 --> 00:02:22,000
a epidemia mundial de HIV se estabilizou.

44
00:02:22,000 --> 00:02:25,000
Levou 25 anos.

45
00:02:25,000 --> 00:02:28,000
Mas estabilização não quer dizer melhoria,

46
00:02:28,000 --> 00:02:31,000
só quer dizer que as coisas pararam de piorar.

47
00:02:31,000 --> 00:02:35,000
Estabilizou em mais ou menos

48
00:02:35,000 --> 00:02:39,000
1% da população mundial adulta.

49
00:02:39,000 --> 00:02:42,000
São 30 ou 40 milhões de pessoas,

50
00:02:42,000 --> 00:02:44,000
toda Califórnia, cada habitante.

51
00:02:44,000 --> 00:02:46,000
Esse é o panorama aproximado do mundo hoje.

52
00:02:46,000 --> 00:02:51,000
Eu quero rodar um replay rápido de Botswana.

53
00:02:51,000 --> 00:02:55,000
Botswana, país de classe média alta no sul da África,

54
00:02:55,000 --> 00:02:58,000
governo democrático, boa economia,

55
00:02:58,000 --> 00:03:00,000
e foi isso o que aconteceu.

56
00:03:00,000 --> 00:03:02,000
Começou lá embaixo, disparou,

57
00:03:02,000 --> 00:03:05,000
o pico foi em 2003,

58
00:03:05,000 --> 00:03:07,000
e agora está caindo.

59
00:03:07,000 --> 00:03:09,000
Mas está caindo devagar,

60
00:03:09,000 --> 00:03:11,000
porque em Botswana, com economia e governo prósperos,

61
00:03:11,000 --> 00:03:14,000
é possível tratar as pessoas.

62
00:03:14,000 --> 00:03:17,000
Se os infectados forem tratados, eles não morrem de AIDS.

63
00:03:17,000 --> 00:03:20,000
As porcentagens não caem porque

64
00:03:20,000 --> 00:03:22,000
é possível sobreviver de 10 a 20 anos com AIDS.

65
00:03:22,000 --> 00:03:25,000
Então existem problemas com as estatísticas.

66
00:03:25,000 --> 00:03:29,000
Mas nos países pobres da África, de baixa-renda,

67
00:03:29,000 --> 00:03:35,000
a porcentagem de infectados cai mais rápido

68
00:03:35,000 --> 00:03:37,000
porque essas pessoas estão morrendo.

69
00:03:37,000 --> 00:03:40,000
Apesar do Plano de Emergência para a AIDS,

70
00:03:40,000 --> 00:03:43,000
nem todo mundo recebe tratamento,

71
00:03:43,000 --> 00:03:45,000
e dos que recebem tratamento nos países pobres,

72
00:03:45,000 --> 00:03:48,000
só 60% continuam o tratamento após 2 anos.

73
00:03:48,000 --> 00:03:52,000
O tratamento vitalício não é uma realidade

74
00:03:52,000 --> 00:03:54,000
para todos nos países pobres.

75
00:03:54,000 --> 00:03:57,000
Ainda assim, a iniciativa é boa.

76
00:03:57,000 --> 00:04:01,000
Agora vamos nos focar na prevenção.

77
00:04:01,000 --> 00:04:04,000
É somente parando a transmissão

78
00:04:04,000 --> 00:04:07,000
que podemos ser eficazes.

79
00:04:07,000 --> 00:04:09,000
Remédios são caros. Se existisse

80
00:04:09,000 --> 00:04:12,000
uma vacina, quem sabe as coisas seriam mais efetivas.

81
00:04:12,000 --> 00:04:14,000
Remédios são caros demais para os pobres.

82
00:04:14,000 --> 00:04:16,000
Não o remédio, mas o tratamento

83
00:04:16,000 --> 00:04:18,000
e cuidados necessários.

84
00:04:20,000 --> 00:04:23,000
Quando olhamos esse modelo,

85
00:04:23,000 --> 00:04:25,000
uma coisa chama atenção:

86
00:04:25,000 --> 00:04:27,000
vemos as bolhas azuis

87
00:04:27,000 --> 00:04:29,000
e dizemos que o HIV é elevado na África.

88
00:04:29,000 --> 00:04:32,000
Eu diria que o HIV é diferente na África.

89
00:04:32,000 --> 00:04:36,000
Os maiores índices de HIV do mundo

90
00:04:36,000 --> 00:04:38,000
estão na África,

91
00:04:38,000 --> 00:04:40,000
e ainda assim Senegal tem

92
00:04:40,000 --> 00:04:42,000
a mesma taxa que os EUA.

93
00:04:42,000 --> 00:04:44,000
Temos Madagascar,

94
00:04:44,000 --> 00:04:46,000
e vários outros países africanos,

95
00:04:46,000 --> 00:04:49,000
com índices tão baixos como os do resto do mundo.

96
00:04:49,000 --> 00:04:53,000
É uma péssima simplificação pensar em uma única África,

97
00:04:53,000 --> 00:04:55,000
que tudo é igual na África.

98
00:04:55,000 --> 00:04:57,000
Temos que parar com isso.

99
00:04:57,000 --> 00:05:00,000
Não é respeitoso e inteligente

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

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

102
00:05:06,000 --> 00:05:09,000
Tive a felicidade de trabalhar e morar nos EUA.

103
00:05:09,000 --> 00:05:13,000
Descobri que Salt Lake City e São Francisco são diferentes.

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

105
00:05:15,000 --> 00:05:18,000
Na África é a mesma coisa. Tem muitas diferenças.

106
00:05:18,000 --> 00:05:20,000
Então, por que é tão elevado? É a guerra?

107
00:05:20,000 --> 00:05:22,000
Não é. Vejam aqui.

108
00:05:22,000 --> 00:05:25,000
A guerra destruiu o Congo: 2, 3, 4%.

109
00:05:25,000 --> 00:05:29,000
A pacífica Zâmbia, país vizinho: 15%.

110
00:05:29,000 --> 00:05:32,000
Existem bons estudos com refugiados congoleses.

111
00:05:32,000 --> 00:05:34,000
Eles tem 2 a 3% de infectados

112
00:05:34,000 --> 00:05:36,000
e em Zâmbia o número é bem maior.

113
00:05:36,000 --> 00:05:38,000
Novos estudos mostram claramente

114
00:05:38,000 --> 00:05:41,000
que a guerra é horrível, estupros são horríveis.

115
00:05:41,000 --> 00:05:44,000
Mas essa não é a causa dos altos índices africanos.

116
00:05:44,000 --> 00:05:46,000
Seria a pobreza?

117
00:05:46,000 --> 00:05:48,000
Se olharmos o conjunto,

118
00:05:48,000 --> 00:05:50,000
mais dinheiro é igual a mais HIV.

119
00:05:50,000 --> 00:05:53,000
Mas essa é uma simplificação,

120
00:05:53,000 --> 00:05:55,000
vamos olhar a Tanzânia.

121
00:05:55,000 --> 00:05:59,000
Vou dividir a Tanzânia em 5 grupos,

122
00:05:59,000 --> 00:06:01,000
da maior para a menor renda.

123
00:06:01,000 --> 00:06:03,000
Vejamos.

124
00:06:03,000 --> 00:06:06,000
Os grupos de renda maior, não diria ricos,

125
00:06:06,000 --> 00:06:08,000
têm mais HIV.

126
00:06:08,000 --> 00:06:11,000
A diferença vai de 11% até 4%,

127
00:06:11,000 --> 00:06:13,000
e é ainda maior entre mulheres.

128
00:06:13,000 --> 00:06:17,000
Achávamos muitas coisas que pesquisas recentes

129
00:06:17,000 --> 00:06:20,000
feitas por institutos africanos

130
00:06:20,000 --> 00:06:23,000
e internacionais mostram estar erradas.

131
00:06:23,000 --> 00:06:25,000
Essas são as diferenças na Tanzânia.

132
00:06:25,000 --> 00:06:27,000
Não posso deixar de mostrar o Quênia.

133
00:06:27,000 --> 00:06:29,000
Olhem o Quênia.

134
00:06:29,000 --> 00:06:31,000
Dividi o Quênia nas suas províncias.

135
00:06:31,000 --> 00:06:33,000
Vamos lá.

136
00:06:33,000 --> 00:06:36,000
A diferença dentro de um país africano

137
00:06:36,000 --> 00:06:39,000
vai do muito alto ao muito baixo,

138
00:06:39,000 --> 00:06:42,000
e a maioria das províncias quenianas são modestas.

139
00:06:42,000 --> 00:06:44,000
Então, o que acontece?

140
00:06:44,000 --> 00:06:48,000
Por que vemos níveis elevados em alguns países?

141
00:06:48,000 --> 00:06:51,000
Lá é mais comum ter múltiplos parceiros,

142
00:06:51,000 --> 00:06:54,000
o uso de camisinha é menor,

143
00:06:54,000 --> 00:06:57,000
e existe diferença de idade,

144
00:06:57,000 --> 00:07:00,000
ou seja, homens mais velhos com mulheres jovens.

145
00:07:00,000 --> 00:07:03,000
Mulheres jovens são mais infectadas do que homens jovens

146
00:07:03,000 --> 00:07:05,000
nos países de maior índice.

147
00:07:05,000 --> 00:07:07,000
Mas onde eles estão localizados?

148
00:07:07,000 --> 00:07:09,000
Vou trocar as bolhas por um mapa.

149
00:07:09,000 --> 00:07:13,000
Os países mais infectados têm 4% da população mundial

150
00:07:13,000 --> 00:07:16,000
e 50% das pessoas que são HIV positivo.

151
00:07:16,000 --> 00:07:19,000
O HIV existe em todo mundo.

152
00:07:19,000 --> 00:07:21,000
As bolhas estão em toda parte.

153
00:07:21,000 --> 00:07:24,000
O Brasil tem muitos HIV positivo.

154
00:07:24,000 --> 00:07:27,000
Países árabes nem tanto, mas o Irã tem bastante.

155
00:07:27,000 --> 00:07:31,000
O vício de heroína e a prostituição são altos no Irã.

156
00:07:31,000 --> 00:07:33,000
A Índia tem muitos porque eles são muitos.

157
00:07:33,000 --> 00:07:35,000
Sudeste asiático e assim por diante.

158
00:07:35,000 --> 00:07:37,000
Existe uma parte da África...

159
00:07:37,000 --> 00:07:39,000
O difícil é não fazer

160
00:07:39,000 --> 00:07:43,000
uma afirmação generalizada sobre a África,

161
00:07:43,000 --> 00:07:47,000
não simplificar as idéias.

162
00:07:47,000 --> 00:07:50,000
Por outro lado, admitir que o problema existe,

163
00:07:50,000 --> 00:07:54,000
porque há um consenso científico sobre esse padrão.

164
00:07:54,000 --> 00:07:57,000
A UNAIDS enfim disponibilizou estatísticas

165
00:07:57,000 --> 00:08:00,000
sobre a propagação do HIV.

166
00:08:00,000 --> 00:08:03,000
Pode ser promiscuidade.

167
00:08:03,000 --> 00:08:06,000
Podem ser os tipos de vírus.

168
00:08:06,000 --> 00:08:10,000
Podem ser outras coisas

169
00:08:10,000 --> 00:08:13,000
que aumentam a frequência de transmissão.

170
00:08:13,000 --> 00:08:16,000
Para uma pessoa sadia que pratica sexo heterossexual

171
00:08:16,000 --> 00:08:21,000
a chance de infecção é de 1 em 1000.

172
00:08:21,000 --> 00:08:23,000
Não tirem conclusões precipitadas:

173
00:08:23,000 --> 00:08:25,000
se comportem de noite.

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

175
00:08:27,000 --> 00:08:30,000
Numa situação adversa, combinada a

176
00:08:30,000 --> 00:08:33,000
outras doenças sexualmente transmissíveis, chega a ser 1 em 100.

177
00:08:33,000 --> 00:08:36,000
Pode ser a promiscuidade.

178
00:08:36,000 --> 00:08:38,000
O que é promiscuidade?

179
00:08:38,000 --> 00:08:40,000
Na Suécia, não existe promiscuidade.

180
00:08:40,000 --> 00:08:42,000
Existe monogamia em série.

181
00:08:42,000 --> 00:08:44,000
Vodka, Ano Novo, parceiro novo para a primavera.

182
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Vodka, Festa Junina, parceiro novo para o outono.

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Vodka... E a coisa segue.

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Temos uma coleção de "ex".

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E uma grande epidemia de clamídia.

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Epidemia que permanece por muitos anos.

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O HIV tem um pico de 3 a 6 semanas após o contágio

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e portanto, ter mais de um parceiro no mesmo mês,

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torna a transmissão do HIV mais perigosa do que outras doenças.

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Provavelmente há uma combinação de fatores.

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Estou feliz porque estamos nos movendo

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em direção a realidade.

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Esse gráfico está disponível de graça.

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Os dados da UNAIDS estão em Gapminder.org.

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E eu espero que quando formos atacar problemas no futuro

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não tenhamos só o ânimo,

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e só o dinheiro,

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mas também a cabeça.

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Muito obrigado.

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(Aplausos)