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

2
00:00:06,000 --> 00:00:11,000
AIDS je bil odkrit leta 1981;
virus leta 1983.

3
00:00:11,000 --> 00:00:13,000
Ti Gapminderjevi mehurčki prikazujejo,

4
00:00:13,000 --> 00:00:17,000
kako je bil virus leta 1983
razširjen po svetu,

5
00:00:17,000 --> 00:00:19,000
oziroma našo oceno razširjenosti.

6
00:00:19,000 --> 00:00:21,000
Kar vam kažemo tu, je –

7
00:00:21,000 --> 00:00:28,000
na tej osi tu vam kažem odstotek
okuženih odraslih.

8
00:00:28,000 --> 00:00:33,000
In na tej osi tu vam kažem zaslužek
v dolarjih po osebi.

9
00:00:33,000 --> 00:00:37,000
In velikost teh mehurčkov,
velikost mehurčkov tu,

10
00:00:37,000 --> 00:00:40,000
nam kaže, koliko je okuženih
v vsaki državi,

11
00:00:40,000 --> 00:00:42,000
in barva pove kontinent.

12
00:00:42,000 --> 00:00:44,000
Lahko vidite, da je ZDA leta 1983

13
00:00:44,000 --> 00:00:47,000
imela zelo nizek odstotek okuženih,

14
00:00:47,000 --> 00:00:51,000
ampak zaradi velikega števila prebivalcev,
je to kar velik mehurček.

15
00:00:51,000 --> 00:00:54,000
Kar veliko ljudi je bilo okuženih v ZDA.

16
00:00:54,000 --> 00:00:56,000
In – tu zgoraj – vidite Ugando.

17
00:00:56,000 --> 00:00:59,000
Imeli so skoraj pet odstotkov okuženih

18
00:00:59,000 --> 00:01:02,000
in kar velik mehurček,
čeprav so bili takrat majhna država.

19
00:01:02,000 --> 00:01:07,000
In najbrž so bili
najbolj okužena država na svetu.

20
00:01:07,000 --> 00:01:09,000
Torej, kaj se je zgodilo?

21
00:01:09,000 --> 00:01:11,000
Sedaj, ko razumete graf,

22
00:01:11,000 --> 00:01:14,000
in zdaj, v naslednjih 60-ih sekundah,

23
00:01:14,000 --> 00:01:17,000
bomo zaigrali HIV epidemijo v svetu.

24
00:01:17,000 --> 00:01:20,000
Ampak najprej imam tu nov izum.

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

26
00:01:27,000 --> 00:01:31,000
Strdil sem žarek laserskega kazalca.

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

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

29
00:01:40,820 --> 00:01:44,000
Torej: pripravljeni, pozor, gremo!

30
00:01:44,000 --> 00:01:48,000
Najprej imamo hitro rast
v Ugandi in Zimbabveju.

31
00:01:48,000 --> 00:01:50,000
Dvigovala sta se takole.

32
00:01:50,000 --> 00:01:54,000
V Aziji je bila prva
zelo okužena država Tajska –

33
00:01:54,000 --> 00:01:56,000
dosegli so en do dva procenta.

34
00:01:56,000 --> 00:01:58,000
Potem se je Uganda začela vračati,

35
00:01:58,000 --> 00:02:00,000
medtem ko je Zimbabve pognalo v nebo

36
00:02:00,000 --> 00:02:04,430
in nekaj let kasneje je imela Južna Afrika
grozen porast pogostosti HIV-a.

37
00:02:04,430 --> 00:02:06,570
Poglejte – Indija je imela mnogo okuženih,

38
00:02:06,570 --> 00:02:08,510
toda nizko stopnjo okuženosti.

39
00:02:08,510 --> 00:02:10,240
In skoraj enako se zgodi tu.

40
00:02:10,240 --> 00:02:13,300
Vidite, Uganda se spušča, Zimbabve
se spušča,

41
00:02:13,300 --> 00:02:15,000
Rusija je šla do enega procenta.

42
00:02:15,000 --> 00:02:18,000
V zadnjih dveh do treh letih

43
00:02:18,000 --> 00:02:22,000
smo dosegli stabilno stanje
epidemije HIV v svetu.

44
00:02:22,800 --> 00:02:25,000
25 let je bilo potrebnih.

45
00:02:25,000 --> 00:02:28,240
Ampak stabilno stanje ne pomeni,
da se stvari izboljšujejo,

46
00:02:28,240 --> 00:02:31,000
pomeni samo to, da se ne slabšajo več.

47
00:02:31,000 --> 00:02:35,000
In je – stabilno stanje je bolj ali manj

48
00:02:35,000 --> 00:02:39,310
en odstotek odrasle svetovne populacije
je zdaj okužene z virusom HIV.

49
00:02:39,310 --> 00:02:42,000
To pomeni 30 do 40 milijonov ljudi,

50
00:02:42,000 --> 00:02:44,000
celotna Kalifornija – vsak posameznik,

51
00:02:44,000 --> 00:02:46,390
to je bolj ali manj to,
kar imamo danes v svetu.

52
00:02:46,390 --> 00:02:51,000
Naj vam sedaj še enkrat
na hitro odvrtim Bocvano.

53
00:02:51,000 --> 00:02:55,000
Bocvana – država v južni Afriki
s prihodki v zgornji sredini,

54
00:02:55,000 --> 00:02:58,000
z demokratično vlado,
dobrim gospodarstvom –

55
00:02:58,000 --> 00:03:00,000
in tam se je zgodilo tole.

56
00:03:00,000 --> 00:03:02,240
Začeli so nizko, poleteli v nebo

57
00:03:02,240 --> 00:03:05,000
in dosegli vrh tam zgoraj v letu 2003

58
00:03:05,000 --> 00:03:06,350
in sedaj se spuščajo.

59
00:03:06,360 --> 00:03:08,430
Ampak padajo le počasi,

60
00:03:08,430 --> 00:03:11,510
ker si v Bocvani,
z dobrim gospodarstvom in vodenjem,

61
00:03:11,510 --> 00:03:14,000
lahko privoščijo zdraviti ljudi.

62
00:03:14,000 --> 00:03:17,310
In če zdravimo ljudi, ki so okuženi,
ne umrejo zaradi AIDS-a.

63
00:03:17,310 --> 00:03:19,750
Ti procenti se ne bodo znižali,

64
00:03:19,750 --> 00:03:22,490
ker lahko ljudje preživijo 10 do 20 let.

65
00:03:22,490 --> 00:03:25,370
Tako da je še nekaj težav s temi številkami.

66
00:03:25,370 --> 00:03:29,370
Ampak v revnejših državah v Afriki,
državah z nizkimi dohodki tu spodaj,

67
00:03:29,370 --> 00:03:35,000
tam odstotki okuženih padajo hitreje,

68
00:03:35,000 --> 00:03:37,000
zato ker ljudje še vedno umirajo.

69
00:03:37,000 --> 00:03:40,230
Kljub PEPFAR-ju, radodarnemu PEPFAR-ju,

70
00:03:40,230 --> 00:03:42,570
vseh ljudi zdravljenje ne doseže,

71
00:03:42,570 --> 00:03:45,490
in od tistih, ki jih zdravljenje
doseže v revnih državah,

72
00:03:45,490 --> 00:03:48,600
jih samo 60 odstotkov
ostane na zdravljenju po dveh letih.

73
00:03:48,600 --> 00:03:52,000
Doživljenjsko zdravljenje ni realistično

74
00:03:52,000 --> 00:03:54,000
za vse v najrevnejših državah.

75
00:03:54,000 --> 00:03:57,000
Ampak je zelo dobro,
da se počne, kar se počne.

76
00:03:57,000 --> 00:04:01,550
Ampak ponovno se moramo
osredotočiti na preventivo.

77
00:04:01,550 --> 00:04:04,590
Samo s preprečevanjem prenašanja virusa

78
00:04:04,590 --> 00:04:06,670
se bo svet lahko spopadel s tem.

79
00:04:06,670 --> 00:04:09,000
Zdravila so predraga – če bi imeli cepivo,

80
00:04:09,000 --> 00:04:12,000
ali ko bomo dobili cepivo,
bo to nekaj bolj učinkovitega –

81
00:04:12,000 --> 00:04:14,000
ampak zdravila so zelo draga za revne.

82
00:04:14,000 --> 00:04:16,000
Ne zdravilo samo, ampak zdravljenje

83
00:04:16,000 --> 00:04:18,250
in oskrba, ki je potrebna zraven.

84
00:04:20,520 --> 00:04:23,000
Torej, ko si pogledamo vzorec,

85
00:04:23,000 --> 00:04:25,100
ena stvar jasno izstopa:

86
00:04:25,100 --> 00:04:26,660
vidite modre mehurčke

87
00:04:26,660 --> 00:04:29,050
in rečete, da je v Afriki zelo veliko HIV-a.

88
00:04:29,050 --> 00:04:33,070
Jaz bi rekel, da je HIV v Afriki
zelo raznolik.

89
00:04:33,070 --> 00:04:36,000
Najvišjo stopnjo HIV-a na svetu boste našli

90
00:04:36,000 --> 00:04:38,000
v Afriških državah,

91
00:04:38,000 --> 00:04:40,510
a vseeno boste našli Senegal tu spodaj –

92
00:04:40,510 --> 00:04:42,440
z enako stopnjo okuženosti kot v ZDA.

93
00:04:42,440 --> 00:04:44,000
In našli boste Madagaskar

94
00:04:44,000 --> 00:04:46,190
in našli boste veliko Afriških držav,

95
00:04:46,190 --> 00:04:48,740
ki so približno enako nizko
kot preostanek sveta.

96
00:04:48,740 --> 00:04:53,000
To je grozno poenostavljanje,
da je samo ena Afrika

97
00:04:53,000 --> 00:04:55,310
in da se stvari v Afriki
odvijajo na en način.

98
00:04:55,310 --> 00:04:57,000
S tem moramo prenehati.

99
00:04:57,000 --> 00:05:00,000
Ni spoštljivo in ni preveč pametno

100
00:05:00,000 --> 00:05:02,000
misliti na tak način.

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

102
00:05:06,000 --> 00:05:09,000
Imel sem srečo, da sem nekaj časa
živel in delal v ZDA.

103
00:05:09,000 --> 00:05:13,000
Ugotovil sem, da sta si Salt Lake City
in San Francisco različna.

104
00:05:13,000 --> 00:05:15,670
(Smeh)

105
00:05:15,670 --> 00:05:18,130
In tako je tudi v Afriki –
obstaja veliko razlik.

106
00:05:18,130 --> 00:05:20,170
Torej, zakaj je tako visoko? Zaradi vojne?

107
00:05:20,170 --> 00:05:22,000
Ne, ni. Poglejte sem.

108
00:05:22,000 --> 00:05:25,700
Od vojne opustošeni Kongo je tu spodaj –
dva, tri, štiri odstotke.

109
00:05:25,700 --> 00:05:29,470
In to je miroljubna Zambija,
sosednja država – 15 odstotkov.

110
00:05:29,470 --> 00:05:32,570
In obstajajo dobre študije o beguncih,
ki so prišli iz Konga –

111
00:05:32,570 --> 00:05:34,360
imajo dva, tri odstotke okuženih;

112
00:05:34,360 --> 00:05:36,190
in miroljubna Zambija – veliko več.

113
00:05:36,190 --> 00:05:38,480
Sedaj imamo študije, ki jasno kažejo,

114
00:05:38,480 --> 00:05:41,370
da so vojne strašne,
da so posilstva strašna,

115
00:05:41,370 --> 00:05:44,500
ampak to ni glavni vzrok
za visoke stopnje okuženosti v Afriki.

116
00:05:44,500 --> 00:05:46,000
Torej, je to revščina?

117
00:05:46,650 --> 00:05:48,650
No, če pogledamo na makro ravni,

118
00:05:48,650 --> 00:05:51,290
se zdi, da več kot je denarja,
več je HIV-a.

119
00:05:51,460 --> 00:05:53,430
Ampak to je zelo poenostavljeno,

120
00:05:53,430 --> 00:05:55,830
zato pojdimo dol in si poglejmo Tanzanijo.

121
00:05:55,830 --> 00:05:59,000
Razdelil bom Tanzanijo v pet skupin
glede na prihodek,

122
00:05:59,000 --> 00:06:01,390
od najvišjega prihodka do najnižjega prihodka,

123
00:06:01,390 --> 00:06:03,000
in gremo.

124
00:06:03,000 --> 00:06:06,270
Tisti z najvišjim prihodkom, bolj premožni –
ne bi rekel bogati –

125
00:06:06,270 --> 00:06:07,760
imajo več HIV-a.

126
00:06:07,760 --> 00:06:11,000
Razlika gre od 11-ih odstotkov dol
do štirih odstotkov,

127
00:06:11,000 --> 00:06:13,000
in je še večja med ženskami.

128
00:06:13,000 --> 00:06:17,000
Veliko je stvari, ki smo jih mislili,
za katere zdaj dobre raziskave,

129
00:06:17,000 --> 00:06:20,000
ki so jih naredile Afriške institucije
in raziskovalci

130
00:06:20,000 --> 00:06:23,000
skupaj z mednarodnimi raziskovalci,
kažejo, da ni tako.

131
00:06:23,000 --> 00:06:25,000
To so torej razlike v Tanzaniji.

132
00:06:25,000 --> 00:06:27,000
In ne morem se izogniti Keniji.

133
00:06:27,000 --> 00:06:29,000
Poglejte sem Kenijo.

134
00:06:29,000 --> 00:06:31,000
Kenijo sem razdelil na njene province.

135
00:06:31,000 --> 00:06:33,000
Pa gremo.

136
00:06:33,000 --> 00:06:36,000
Vidite razlike znotraj ene Afriške države –

137
00:06:36,000 --> 00:06:39,000
gre od zelo nizke stopnje
do zelo visoke stopnje

138
00:06:39,000 --> 00:06:42,000
in večina provinc v Keniji je kar skromna.

139
00:06:42,000 --> 00:06:44,000
Torej, kaj je potem?

140
00:06:44,000 --> 00:06:48,000
Zakaj vidimo te ekstremno visoke vrednosti
v nekaterih državah?

141
00:06:48,000 --> 00:06:51,000
No, bolj je pogosto pri večih partnerjih,

142
00:06:51,000 --> 00:06:54,000
manj je uporabe kondoma,

143
00:06:54,000 --> 00:06:57,000
in tu je še starostno različen seks –

144
00:06:57,000 --> 00:07:00,140
to je, ko imajo starejši moški
spolne odnose z mlajšimi ženskami.

145
00:07:00,140 --> 00:07:03,000
Vidimo višje stopnje okuženosti
pri mlajših ženskah kot pri mlajših moških

146
00:07:03,000 --> 00:07:05,000
v veliko od teh držav z visoko stopnjo
okuženosti.

147
00:07:05,000 --> 00:07:07,000
Ampak, kje se nahajajo?

148
00:07:07,000 --> 00:07:09,000
Zamenjal bom mehurčke za zemljevid.

149
00:07:09,000 --> 00:07:13,000
Poglejte, tiste z visoko okuženostjo
predstavljajo 4 odstotke celotne populacije

150
00:07:13,000 --> 00:07:16,000
in imajo 50 odstotkov okuženih s HIV-om.

151
00:07:16,000 --> 00:07:19,000
HIV obstaja po celem svetu.

152
00:07:19,000 --> 00:07:21,000
Poglejte, imate mehurčke po celem svetu.

153
00:07:21,000 --> 00:07:24,000
Brazilija ima mnogo okuženih s HIV-om.

154
00:07:24,000 --> 00:07:27,000
Arabske dežele ne tako zelo,
ampak Iran je precej visoko.

155
00:07:27,000 --> 00:07:31,000
V Iranu imajo odvisnike od heroina
in tudi prostitucijo.

156
00:07:31,000 --> 00:07:33,000
Indija jih ima mnogo, ker jih je mnogo.

157
00:07:33,000 --> 00:07:35,000
Jugovzhodna Azija in tako naprej.

158
00:07:35,000 --> 00:07:37,000
Ampak, tu je en del Afrike –

159
00:07:37,000 --> 00:07:39,000
in zelo težko je istočasno

160
00:07:39,000 --> 00:07:43,000
ne posploševati o Afriki,

161
00:07:43,000 --> 00:07:47,000
ne priti po eni strani do preprostih idej,
zakaj je tako.

162
00:07:47,000 --> 00:07:50,000
Po drugi strani poskušajmo reči,
da temu ni tako,

163
00:07:50,000 --> 00:07:54,000
ker sedaj obstaja
znanstveni konsenz o tem vzorcu.

164
00:07:54,000 --> 00:07:57,000
UNAIDS ima sedaj končno
dostopne dobre podatke

165
00:07:57,000 --> 00:08:00,000
o razširjenosti HIV-a.

166
00:08:00,000 --> 00:08:03,000
Lahko bi bila kriva sočasnost.

167
00:08:03,000 --> 00:08:06,000
Lahko bi bili nekateri tipi virusov.

168
00:08:06,000 --> 00:08:10,000
Lahko, da so tu druge stvari,

169
00:08:10,000 --> 00:08:13,000
zaradi katerih se prenos zgodi
z večjo frekvenco.

170
00:08:13,000 --> 00:08:16,000
Navsezadnje, če si popolnoma zdrav
in si heteroseksualec,

171
00:08:16,000 --> 00:08:21,000
je tveganje za okužbo pri enem
spolnem odnosu ena proti 1000.

172
00:08:21,000 --> 00:08:23,000
Ne sklepajte zdaj prehitro o tem,

173
00:08:23,000 --> 00:08:25,000
kaj početi danes zvečer itd.

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

175
00:08:27,000 --> 00:08:30,000
Ampak – če ste v neugodni situaciji,

176
00:08:30,000 --> 00:08:33,000
več spolno prenosljivih bolezni,
je verjetnost lahko 1 proti 100.

177
00:08:33,000 --> 00:08:36,000
Ampak mi mislimo, 
da bi lahko bila sočasnost.

178
00:08:36,000 --> 00:08:38,000
In kaj je sočasnost?

179
00:08:38,000 --> 00:08:40,000
Na Švedskem nimamo sočasnosti.

180
00:08:40,000 --> 00:08:42,000
Imamo serijsko monogamijo.

181
00:08:42,000 --> 00:08:44,000
Vodka, novo leto … nov partner za pomlad.

182
00:08:44,000 --> 00:08:46,000
Vodka, kresna noč … nov partner za jesen.

183
00:08:46,000 --> 00:08:48,000
Vodka … in tako dalje, saj veste?

184
00:08:48,000 --> 00:08:51,000
In nabereš veliko število
bivših partnerjev.

185
00:08:51,000 --> 00:08:53,000
In imamo strašno epidemijo klamidije –

186
00:08:53,000 --> 00:08:57,000
strašno epidemijo klamidije,
ki se drži mnogo let.

187
00:08:57,000 --> 00:09:00,000
HIV ima vrh tri do šest tednov
po infekciji

188
00:09:00,000 --> 00:09:03,000
in zato je imeti več kot enega partnerja
v istem mesecu

189
00:09:03,000 --> 00:09:06,000
veliko bolj nevarno pri HIV-u
kot pri drugih.

190
00:09:06,000 --> 00:09:08,000
Najbrž gre za kombinacijo tega.

191
00:09:08,000 --> 00:09:11,000
In kar me zelo veseli, je,
da se zdaj približujemo

192
00:09:11,000 --> 00:09:13,000
dejstvom, ko pogledamo tole.

193
00:09:13,000 --> 00:09:15,000
Ta graf lahko dobite, zastonj.

194
00:09:15,000 --> 00:09:17,333
Naložili smo UNAIDS podatke
na Gapminderjevo stran.

195
00:09:18,996 --> 00:09:22,000
In upamo, da ko bomo v prihodnosti
ukrepali glede globalnih problemov,

196
00:09:22,000 --> 00:09:25,000
ne bomo imeli samo srca,

197
00:09:25,000 --> 00:09:27,000
ne bomo imeli samo denarja,

198
00:09:27,000 --> 00:09:30,000
ampak bomo tudi uporabili možgane.

199
00:09:30,000 --> 00:09:32,000
Najlepša hvala.

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