1
00:00:00,000 --> 00:00:05,000
(Vỗ tay)

2
00:00:06,000 --> 00:00:11,000
Bệnh AIDS được phát hiện vào năm 1981, còn virus HIV là vào 1983

3
00:00:11,000 --> 00:00:13,000
Những trái bóng Gapminder này sẽ chỉ cho các bạn thấy

4
00:00:13,000 --> 00:00:17,000
loại virus này đã lan tràn khắp thế giới ra sao kể từ 1983

5
00:00:17,000 --> 00:00:19,000
hay cách mà chúng ta ước chừng nó.

6
00:00:19,000 --> 00:00:21,000
Những thứ chúng tôi chỉ ra ở đây--

7
00:00:21,000 --> 00:00:28,000
trên trục này, tôi muốn thể hiện phần trăm số người trưởng thành bị nhiễm.

8
00:00:28,000 --> 00:00:33,000
Và trên trục này thể hiện thu nhập trên đầu người tính theo đô la.

9
00:00:33,000 --> 00:00:37,000
Và kích cỡ của các trái bóng, kích cỡ của các trái bóng ở đây,

10
00:00:37,000 --> 00:00:40,000
sẽ thể hiện quy mô số người nhiễm tại mỗi quốc gia,

11
00:00:40,000 --> 00:00:42,000
và màu sắc bóng thể hiện châu lục.

12
00:00:42,000 --> 00:00:44,000
Đây, quý vị có thể thấy nước Mỹ, năm 1983,

13
00:00:44,000 --> 00:00:47,000
tỷ lệ phần trăm nhiễm rất thấp,

14
00:00:47,000 --> 00:00:51,000
nhưng vì là một nước đông dân số nên cỡ bóng vẫn lớn.

15
00:00:51,000 --> 00:00:54,000
Có rất nhiều người đã nhiễm tại Mỹ.

16
00:00:54,000 --> 00:00:56,000
Và, trên đây, các bạn thấy Uganda.

17
00:00:56,000 --> 00:00:59,000
Có khoảng 5% dân số bị nhiễm,

18
00:00:59,000 --> 00:01:02,000
và một quả bóng rất to mặc dù quốc gia thì nhỏ thôi.

19
00:01:02,000 --> 00:01:07,000
Và có vẻ như họ là nước có tỷ lệ nhiễm cao nhất trên thế giới.

20
00:01:07,000 --> 00:01:09,000
Và đây, điều gì đã xảy ra?

21
00:01:09,000 --> 00:01:11,000
Bây giờ thì bạn đã hiểu biểu đồ này rồi nhé,

22
00:01:11,000 --> 00:01:14,000
và đây, trong vòng 60 giây nữa,

23
00:01:14,000 --> 00:01:17,000
chúng ta sẽ trình diễn về đại dịch HIV trên toàn thế giới.

24
00:01:17,000 --> 00:01:20,000
Nhưng trước hết, tôi đem tới đây một phát minh mới.

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

26
00:01:27,000 --> 00:01:31,000
Tôi đã làm đông cứng lại chùm tia laze của bút chỉ

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

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

29
00:01:40,000 --> 00:01:44,000
Rồi, sẵn sàng, vững vàng, đi thôi!

30
00:01:44,000 --> 00:01:48,000
Đầu tiên chúng ta thấy một sự gia tăng nhanh chóng ở Uganda và Zimbabwe.

31
00:01:48,000 --> 00:01:50,000
Họ leo lên cao như thế này.

32
00:01:50,000 --> 00:01:54,000
Ở châu Á, Quốc gia đầu tiên bị nhiễm nặng là Thái Lan.

33
00:01:54,000 --> 00:01:56,000
Mức nhiễm lên tới 1 -> 2%

34
00:01:56,000 --> 00:01:58,000
Sau đó thì Uganda đã giảm đi,

35
00:01:58,000 --> 00:02:00,000
trong khi Zimbabwe vẫn lao thẳng lên trời,

36
00:02:00,000 --> 00:02:04,000
và sau một vài năm đến lượt Nam Phi tăng tỷ lệ nhiễm HIV một cách khủng khiếp.

37
00:02:04,000 --> 00:02:06,000
Nhìn này, Ấn Độ có rất nhiều người nhiễm,

38
00:02:06,000 --> 00:02:08,000
nhưng lại ở mức thấp.

39
00:02:08,000 --> 00:02:10,000
Và tình trạng tương tự xảy ra ở đây.

40
00:02:10,000 --> 00:02:13,000
Nhìn xem, Uganda đang hạ xuống, Zimbabwe đang hạ xuống.

41
00:02:13,000 --> 00:02:15,000
Nga đạt mức 1%

42
00:02:15,000 --> 00:02:18,000
Trong 2 đến 3 năm qua,

43
00:02:18,000 --> 00:02:22,000
chúng ta đã đạt tới trạng thái ổn định của dịch HIV trên toàn cầu.

44
00:02:22,000 --> 00:02:25,000
Mất tới 25 năm.

45
00:02:25,000 --> 00:02:28,000
Nhưng, tình trạng ổn định không có nghĩa là mọi thứ đang chuyển biến tốt lên,

46
00:02:28,000 --> 00:02:31,000
mà chỉ là đang không xấu đi thôi.

47
00:02:31,000 --> 00:02:35,000
Và trạng thái ổn định đó là vào khoảng

48
00:02:35,000 --> 00:02:39,000
1% số người trưởng thành trên thế giới đã bị nhiễm HIV.

49
00:02:39,000 --> 00:02:42,000
Điều đó có nghĩa là 30 đến 40 triệu người,

50
00:02:42,000 --> 00:02:44,000
hay toàn bộ người dân ở California

51
00:02:44,000 --> 00:02:46,000
đó là con số mà chúng ta hiện có trên toàn thế giới, không hơn không kém.

52
00:02:46,000 --> 00:02:51,000
Rồi, cho phép tôi quay lại nhanh tình hình của Boswana.

53
00:02:51,000 --> 00:02:55,000
Boswana-một nước thu nhập trên trung bình ở Nam Phi,

54
00:02:55,000 --> 00:02:58,000
một nhà nước theo đường lối dân chủ, kinh tế khá,

55
00:02:58,000 --> 00:03:00,000
và đây là những gì đã xảy ra.

56
00:03:00,000 --> 00:03:02,000
Họ khởi đầu từ tốn, họ bỗng tăng vọt,

57
00:03:02,000 --> 00:03:05,000
họ lên tới đỉnh ở đây vào năm 2003,

58
00:03:05,000 --> 00:03:07,000
và bây giờ họ đang đi xuống.

59
00:03:07,000 --> 00:03:09,000
Nhưng họ đi xuống một cách chậm rãi,

60
00:03:09,000 --> 00:03:11,000
bởi vì ở Boswana, với điều kiện kinh tế và quản lý tốt,

61
00:03:11,000 --> 00:03:14,000
họ có thể điều trị cho người nhiễm.

62
00:03:14,000 --> 00:03:17,000
Và nếu những người nhiễm được điều trị, họ sẽ không chết vì AIDS nữa.

63
00:03:17,000 --> 00:03:20,000
Những con số phần trăm này sẽ không đi xuống

64
00:03:20,000 --> 00:03:22,000
vì họ có thể sống từ 10 đến 20 năm nữa.

65
00:03:22,000 --> 00:03:25,000
Vì thế sẽ làm nảy sinh một số vấn đề với phép tính toán này.

66
00:03:25,000 --> 00:03:29,000
Nhưng tại những quốc gia nghèo hơn ở châu Phi, những nước có thu nhập thấp ở phía dưới đây,

67
00:03:29,000 --> 00:03:35,000
tốc độ giảm của tỷ lệ nhiễm là nhanh hơn

68
00:03:35,000 --> 00:03:37,000
vì người nhiễm chết.

69
00:03:37,000 --> 00:03:40,000
Mặc dù có các chương trình của PEPFAR, PEPFAR hào phóng,

70
00:03:40,000 --> 00:03:43,000
không phải tất cả mọi người đều được điều trị

71
00:03:43,000 --> 00:03:45,000
và trong số những người được điều trị tại các nước nghèo

72
00:03:45,000 --> 00:03:48,000
chỉ có 60% số người được điều trị sau 2 năm.

73
00:03:48,000 --> 00:03:52,000
Điều trị dài hạn cho tất cả mọi người là điều phi thực tế

74
00:03:52,000 --> 00:03:54,000
tại các nước nghèo nhất.

75
00:03:54,000 --> 00:03:57,000
Nhưng điều đáng mừng là những gì cần làm đang được làm rồi.

76
00:03:57,000 --> 00:04:01,000
Nhưng điều đáng nhấn mạnh hiện nay là phòng bệnh.

77
00:04:01,000 --> 00:04:04,000
Chỉ bằng cách ngăn chăn sự lây lan

78
00:04:04,000 --> 00:04:07,000
thế giới mới có thể đối phó được với đại dịch.

79
00:04:07,000 --> 00:04:09,000
Thuốc chữa thì quá đắt rồi-và chúng ta sẽ cần phải có vắc xin,

80
00:04:09,000 --> 00:04:12,000
hay khi chúng ta có được vắc xin thì đã có 1 thứ khác hiệu quả hơn--

81
00:04:12,000 --> 00:04:14,000
nhưng thuốc thì quá đắt với người nghèo.

82
00:04:14,000 --> 00:04:16,000
Và không chỉ thuốc men, mà cả liệu trình điều trị

83
00:04:16,000 --> 00:04:18,000
và chăm sóc đi kèm nữa.

84
00:04:20,000 --> 00:04:23,000
Vì thế, khi chúng ta nhìn vào mô hình này,

85
00:04:23,000 --> 00:04:25,000
một điều rất rõ ràng có thể thấy là:

86
00:04:25,000 --> 00:04:27,000
bạn thấy những trái bóng xanh da trời

87
00:04:27,000 --> 00:04:29,000
và mọi người nói tỷ lệ nhiễm HIV ở châu Phi rất cao.

88
00:04:29,000 --> 00:04:32,000
Tôi thì tôi sẽ nói, HIV rất khác biệt ở châu Phi.

89
00:04:32,000 --> 00:04:36,000
Bạn sẽ tìm thấy tỷ lệ nhiễm HIV cao nhất thế giới

90
00:04:36,000 --> 00:04:38,000
là ở các nước châu Phi,

91
00:04:38,000 --> 00:04:40,000
và dù thế bạn vấn sẽ thấy Senegal, ở phía dưới đây,

92
00:04:40,000 --> 00:04:42,000
tỷ lệ tương tự như ở Mỹ.

93
00:04:42,000 --> 00:04:44,000
Và bạn cũng sẽ thấy Madagascar,

94
00:04:44,000 --> 00:04:46,000
và bạn sẽ tìm thấy rất nhiều nước châu Phi

95
00:04:46,000 --> 00:04:49,000
có tỷ lệ chỉ nhiễm thấp chỉ như các nước khác trên thế giới.

96
00:04:49,000 --> 00:04:53,000
Quá đơn giản nếu cho rẳng chỉ có một châu Phi

97
00:04:53,000 --> 00:04:55,000
và mọi thứ chỉ đi theo một lối ở châu Phi.

98
00:04:55,000 --> 00:04:57,000
Chúng ta phải dừng cách nhìn này lại.

99
00:04:57,000 --> 00:05:00,000
Điều đó không đáng tôn trọng, không thông minh chút nào

100
00:05:00,000 --> 00:05:02,000
khi nghĩ theo hướng đó.

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

102
00:05:06,000 --> 00:05:09,000
Tôi có may mắn là được sống và làm việc ở Mỹ một thời gian.

103
00:05:09,000 --> 00:05:13,000
Tôi nhận thấy Thành phố Salt Lake và San Francisco khác nhau.

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

105
00:05:15,000 --> 00:05:18,000
Và tương tự ở châu Phi cũng vậy--có rất nhiều điểm khác biệt.

106
00:05:18,000 --> 00:05:20,000
Vậy, tại sao lại cao như thế? Vì chiến tranh ư?

107
00:05:20,000 --> 00:05:22,000
Không, không đúng. Nhìn đây.

108
00:05:22,000 --> 00:05:25,000
Công-gô một quốc gia bị chiến tranh tàn phá nằm ở dưới đây-- 2,3,4 phần trăm.

109
00:05:25,000 --> 00:05:29,000
Và đây là Zambia thanh bình, nước láng giềng, 15 phần trăm.

110
00:05:29,000 --> 00:05:32,000
Và đã có nhiều nghiên cứu bài bản về những người tị nạn Công gô--

111
00:05:32,000 --> 00:05:34,000
2 đến 3% trong số họ bị nhiễm,

112
00:05:34,000 --> 00:05:36,000
còn tại Zambia yên bình- cao hơn rất nhiều.

113
00:05:36,000 --> 00:05:38,000
Ngày nay có rất nhiều nghiên cứu chỉ ra một cách rõ ràng rằng

114
00:05:38,000 --> 00:05:41,000
chiến tranh thật khủng khiếp, cưỡng dâm thật khủng khiếp.

115
00:05:41,000 --> 00:05:44,000
Nhưng đó không phải là điều khiến cho tình trạng nhiễm HIV cao ở châu Phi.

116
00:05:44,000 --> 00:05:46,000
Vậy, có phải vì đói nghèo không?

117
00:05:46,000 --> 00:05:48,000
Vâng nếu bạn nhìn ở tầm vĩ mô,

118
00:05:48,000 --> 00:05:50,000
có vẻ như càng nhiều tiền thì càng nhiều HIV.

119
00:05:50,000 --> 00:05:53,000
Nhưng điều này thức sự rất đơn giản,

120
00:05:53,000 --> 00:05:55,000
hãy nhìn xuống Tanzania xem.

121
00:05:55,000 --> 00:05:59,000
Tôi sẽ tách Tanzania thành 5 nhóm thu nhập,

122
00:05:59,000 --> 00:06:01,000
từ thu nhập cao nhất đến thu nhập thấp nhất,

123
00:06:01,000 --> 00:06:03,000
và chúng ta hãy bắt đầu xem.

124
00:06:03,000 --> 00:06:06,000
Những nhóm này với thu nhập cao nhất, những người khá giả, nếu không muốn nói là giàu,

125
00:06:06,000 --> 00:06:08,000
họ bị nhiễm HIV nhiều hơn.

126
00:06:08,000 --> 00:06:11,000
Sự khác biệt đi từ 11% xuống 4%,

127
00:06:11,000 --> 00:06:13,000
và khác biệt còn rõ ràng hơn trong nhóm nữ giới.

128
00:06:13,000 --> 00:06:17,000
Có rất nhiều điều chúng ta suy đoán, và bây giờ, những nghiên cứu bài bản,

129
00:06:17,000 --> 00:06:20,000
được thực hiện bởi các cơ quan tổ chức cùng với các nhà nghiên cứu

130
00:06:20,000 --> 00:06:23,000
tại châu Phi và cả các nghiên cứu viên quốc tế đã chỉ ra rằng không phải như vậy.

131
00:06:23,000 --> 00:06:25,000
Vâng, đó là sự khác biệt tại Tanzania.

132
00:06:25,000 --> 00:06:27,000
Và, tôi cũng không thể không nhắc tới Kenya.

133
00:06:27,000 --> 00:06:29,000
Hãy nhìn Kenya đây.

134
00:06:29,000 --> 00:06:31,000
Tôi chia Kenya thành các quận huyện nhỏ.

135
00:06:31,000 --> 00:06:33,000
Hãy xem xem.

136
00:06:33,000 --> 00:06:36,000
Hãy nhìn sự khác biệt trong lòng một nước châu Phi --

137
00:06:36,000 --> 00:06:39,000
từ mức nhiễm rất thấp đến mức nhiễm rất cao,

138
00:06:39,000 --> 00:06:42,000
và hầu hết các quận huyện ở Kenya bị nhiễm ở mức trung bình.

139
00:06:42,000 --> 00:06:44,000
Vây, tiếp theo là gì?

140
00:06:44,000 --> 00:06:48,000
Tại sao chúng ta lại nhìn thấy những mức nhiễm cao kỷ lục chỉ ở một vài nước?

141
00:06:48,000 --> 00:06:51,000
Vâng, tại đó việc có nhiều bạn tình diễn ra phổ biến hơn,

142
00:06:51,000 --> 00:06:54,000
ít dùng bao cao su hơn,

143
00:06:54,000 --> 00:06:57,000
và có sự quan hệ chênh lệch tuổi tác--

144
00:06:57,000 --> 00:07:00,000
nghĩa là, những người đàn ông lớn tuổi thường quan hệ với phụ nữ trẻ.

145
00:07:00,000 --> 00:07:03,000
Chúng tôi quan sát thấy tỷ lệ nhiễm ở phụ nữ trẻ cao hơn nam giới trẻ

146
00:07:03,000 --> 00:07:05,000
ở những quốc gia bị có tỷ lệ nhiễm cao như trên.

147
00:07:05,000 --> 00:07:07,000
Vây tất cả bắt nguồn từ đâu?

148
00:07:07,000 --> 00:07:09,000
Tôi sẽ chuyển các trái bóng sang dạng bản đồ.

149
00:07:09,000 --> 00:07:13,000
Nhìn xem, khu vực nhiễm nặng chỉ chiếm có 4% dân số

150
00:07:13,000 --> 00:07:16,000
nhưng chiếm tới 50% tổng số ca nhiếm HIV.

151
00:07:16,000 --> 00:07:19,000
HIV có mặt ở khắp mọi nơi trên thế giới.

152
00:07:19,000 --> 00:07:21,000
Nhìn xem, bạn có các trái bóng ở khắp mọi nơi.

153
00:07:21,000 --> 00:07:24,000
Có rất nhiều người nhiễm tại Brazil.

154
00:07:24,000 --> 00:07:27,000
Các nước Ả rập xê út không nhiều lắm, nhưng ở I ran thì rất nhiều.

155
00:07:27,000 --> 00:07:31,000
Nhiều nghiện hêroin và gái mại dâm ở Iran.

156
00:07:31,000 --> 00:07:33,000
Ấn Độ cũng có nhiều vì họ đông dân.

157
00:07:33,000 --> 00:07:35,000
Đông Nam á cũng vậy, vâng vâng.

158
00:07:35,000 --> 00:07:37,000
Nhưng, có một phần của châu Phi --

159
00:07:37,000 --> 00:07:39,000
và vấn đề nan giải là, trong cùng một thời điểm,

160
00:07:39,000 --> 00:07:43,000
đừng đánh đồng về châu Phi,

161
00:07:43,000 --> 00:07:47,000
đừng đưa ra những ý kiến quá đơn giản để giải thích tại sao nó lại như vậy, mặt này.

162
00:07:47,000 --> 00:07:50,000
Mặt khác, [cứ mặc nhận đây là một vấn đề nan giải đi],

163
00:07:50,000 --> 00:07:54,000
bởi vì chúng ta đang có một sự nhất trí khoa học về mô hình này.

164
00:07:54,000 --> 00:07:57,000
Cuối cùng thì UNAIDS đã đưa ra những nguồn số liệu đáng tin cậy

165
00:07:57,000 --> 00:08:00,000
về sự lan tran của đại dịch HIV.

166
00:08:00,000 --> 00:08:03,000
Đó có thể là sự đồng thuận song hành.

167
00:08:03,000 --> 00:08:06,000
Đó có thể là một vài chủng virus.

168
00:08:06,000 --> 00:08:10,000
Đó có thể là một số yếu tố

169
00:08:10,000 --> 00:08:13,000
khiến cho đại dịch lan tràn nhanh hơn.

170
00:08:13,000 --> 00:08:16,000
Mặc dù vậy, nếu bạn hoàn toàn khỏe mạnh và quan hệ khác giới,

171
00:08:16,000 --> 00:08:21,000
nguy cơ nhiễm HIV qua quan hệ tình dục chỉ là 1 phần nghìn.

172
00:08:21,000 --> 00:08:23,000
Nhưng đừng có kết luận gì vội.

173
00:08:23,000 --> 00:08:25,000
Tối nay hãy thử xem và biết ngay.

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

175
00:08:27,000 --> 00:08:30,000
Nhưng, còn nếu bạn không được ổn cho lắm,

176
00:08:30,000 --> 00:08:33,000
mắc nhiều bệnh lây truyền qua đường tình dục chẳng hạn, thì nguy cơ có thể lên tới 1 phần trăm.

177
00:08:33,000 --> 00:08:36,000
Nhưng điều chúng tôi nghĩ tới là sự đồng thuận song hành.

178
00:08:36,000 --> 00:08:38,000
Vậy đồng thuận song hành là gì?

179
00:08:38,000 --> 00:08:40,000
Ở Thụy Điển, chúng tôi không có sự đồng thuận song hành.

180
00:08:40,000 --> 00:08:42,000
Chúng tôi theo hình mẫu một vợ một chồng.

181
00:08:42,000 --> 00:08:44,000
Vodka, đêm giao thừa---tình nhân mới cho mùa xuân.

182
00:08:44,000 --> 00:08:46,000
Vodka, đêm mùa hạ— tình nhân mới cho mùa thu.

183
00:08:46,000 --> 00:08:48,000
Vodka—và cứ thế, bạn biết không?

184
00:08:48,000 --> 00:08:51,000
Và bạn thu được vô khối đặc ân.

185
00:08:51,000 --> 00:08:53,000
Và chúng ta có đại dịch Chlamydia kinh khủng --

186
00:08:53,000 --> 00:08:57,000
đại dịch Chlamydia ghê gớm kéo dài nhiều năm.

187
00:08:57,000 --> 00:09:00,000
Tải lượng HIV sẽ lên tới đỉnh 3 đến 6 tuần sau khi nhiễm

188
00:09:00,000 --> 00:09:03,000
và vì thế, có nhiều hơn một bạn tình trong cùng một tháng

189
00:09:03,000 --> 00:09:06,000
sẽ tăng khả năng lây truyền lên rất nhiều so với các nhiếm trùng thông thường khác.

190
00:09:06,000 --> 00:09:08,000
Và có thể,nó gồm tất cả các yếu tố trên.

191
00:09:08,000 --> 00:09:11,000
Và điều làm tôi rất vui mừng là chúng ta đang tiến tới

192
00:09:11,000 --> 00:09:13,000
hiện thực khi chúng ta nhìn vào đây.

193
00:09:13,000 --> 00:09:15,000
Bạn có thể xin biểu đồ này miễn phí.

194
00:09:15,000 --> 00:09:18,000
Chúng tôi đã upload các dữ liệu của UNAIDS lên trang Gapminder.org.

195
00:09:18,000 --> 00:09:22,000
VÀ chúng tôi hy vọng rằng trong cuộc chiến với các vấn đề toàn cầu trong tương lai,

196
00:09:22,000 --> 00:09:25,000
chúng ta không chỉ có trái tim,

197
00:09:25,000 --> 00:09:27,000
chúng ta không chỉ có tiền,

198
00:09:27,000 --> 00:09:30,000
mà chúng ta còn biết sử dụng bộ não.

199
00:09:30,000 --> 00:09:32,000
Cảm ơn quý vị rất nhiều.

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