TED2007
Emily Oster: Flip your thinking on AIDS in Africa
Emily Oster muda nossas idéias sobre AIDS na África
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Emily Oster reexamina as estatisticas sobre AIDS na África do ponto de vista econômico, e chega a uma conclusão espantosa: tudo o que nós sabemos sobre a disseminação do HIV no continente africano está errado.
Emily Oster - Assumption-busting economist
Emily Oster, a University of Chicago economist, uses the dismal science to rethink conventional wisdom, from her Harvard doctoral thesis that took on famed economist Amartya Sen to her recent work debunking assumptions on HIV prevalence in Africa. Full bio
Emily Oster, a University of Chicago economist, uses the dismal science to rethink conventional wisdom, from her Harvard doctoral thesis that took on famed economist Amartya Sen to her recent work debunking assumptions on HIV prevalence in Africa. Full bio
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00:26
So I want to talk to you today about AIDS in sub-Saharan Africa.
0
1000
3000
Eu gostaria de falar hoje sobre AIDS na África sub-Sahariana.
00:29
And this is a pretty well-educated audience,
1
4000
2000
Esta audiência é de pessoas bem instruídas,
00:31
so I imagine you all know something about AIDS.
2
6000
3000
portanto eu imagino que vocês sabem algumas coisas sobre AIDS.
00:34
You probably know that roughly 25 million people in Africa
3
9000
2000
Vocês provavelmente sabem que há 25 milhões de pessoas na África
00:36
are infected with the virus, that AIDS is a disease of poverty,
4
11000
4000
que estãso infectadas com o vírus, e que AIDS é uma doença ligada à pobreza.
00:40
and that if we can bring Africa out of poverty, we would decrease AIDS as well.
5
15000
4000
E que se nós conseguirmos retirar a África da pobreza, nós vamos diminuir a AIDS também.
00:44
If you know something more, you probably know that Uganda, to date,
6
19000
3000
Se vocês sabem algo mais, vocês provavelmente sabem que a Uganda, atualmente,
00:47
is the only country in sub-Saharan Africa
7
22000
2000
é o único país da África sub-Sahariana
00:49
that has had success in combating the epidemic.
8
24000
3000
que teve sucesso no combate à epidemia,
00:52
Using a campaign that encouraged people to abstain, be faithful, and use condoms --
9
27000
4000
usando uma campanha que encorajou a população a se abstenir (de sexo), a ser fiel, e usar preservativos,
00:56
the ABC campaign -- they decreased their prevalence in the 1990s
10
31000
4000
a campanha "ABC". Eles diminuíram a prevalência, nos anos 90,
01:00
from about 15 percent to 6 percent over just a few years.
11
35000
4000
de 15% a 6%, em um intervalo de poucos anos.
01:04
If you follow policy, you probably know that a few years ago
12
39000
3000
Se vocês seguem as políticas de saúde, vocês provavelmente sabem que há poucos anos
01:07
the president pledged 15 billion dollars to fight the epidemic over five years,
13
42000
4000
o presidente (dos US) solicitou 15 bilhões de dólares para lutar contra a epidemia, num intervalo de 5 anos,
01:11
and a lot of that money is going to go to programs that try to replicate Uganda
14
46000
3000
e um monte deste dinheiro foi para a programas que tentaram replicar o de Uganda,
01:14
and use behavior change to encourage people and decrease the epidemic.
15
49000
6000
e usam mudanças de comportamento para encorajarem as pessoas e diminuirem a epidemia.
01:20
So today I'm going to talk about some things
16
55000
2000
Portanto hoje eu vou falar sobre algumas coisas
01:22
that you might not know about the epidemic,
17
57000
2000
que talvez vocês não saibam, sobre a epidemia.
01:24
and I'm actually also going to challenge
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59000
2000
E depois, vou também desafiar
01:26
some of these things that you think that you do know.
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61000
2000
algumas destas idéias que vocês acham que sabem mesmo.
01:28
To do that I'm going to talk about my research
20
63000
3000
E para fazer isto vou falar sobre a minha pesquisa
01:31
as an economist on the epidemic.
21
66000
2000
como economista, sobre a epidemia.
01:33
And I'm not really going to talk much about the economy.
22
68000
2000
E na verdade não vou falar muito sobre economia.
01:35
I'm not going to tell you about exports and prices.
23
70000
3000
Eu não vou falar sobre exportação e preços.
01:38
But I'm going to use tools and ideas that are familiar to economists
24
73000
4000
Mas vou usar estas idéias e ferramentas que são familiares aos economistas
01:42
to think about a problem that's more traditionally
25
77000
2000
para pensar sobre um problema que é mais tradicionalmente
01:44
part of public health and epidemiology.
26
79000
2000
parte da saúde pública e epidemiologia.
01:46
And I think in that sense, this fits really nicely with this lateral thinking idea.
27
81000
4000
E penso, neste sentido, que isto se encaixa bem com a idéia de pensamento lateral.
01:50
Here I'm really using the tools of one academic discipline
28
85000
3000
Aqui estou na verdade usando as ferramentas de uma disciplina acadêmica
01:53
to think about problems of another.
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88000
2000
para pensar sobre problemas de outra disciplina.
01:55
So we think, first and foremost, AIDS is a policy issue.
30
90000
3000
Portanto, nós pensamos que primeira e prioritariamente a AIDS é um problema de política (de saúde).
01:58
And probably for most people in this room, that's how you think about it.
31
93000
3000
E provavelmente, para a maioria das pessoas neste auditório, é como vocês pensam.
02:01
But this talk is going to be about understanding facts about the epidemic.
32
96000
4000
Mas esta palestra vai ser sobre entender fatos a respeito da epidemia.
02:05
It's going to be about thinking about how it evolves, and how people respond to it.
33
100000
3000
Vai ser sobre pensar como ela evolui, e como as pessoas respondem a ela.
02:08
I think it may seem like I'm ignoring the policy stuff,
34
103000
3000
Eu acho que pode parecer que estou ignorando o lado político,¾
02:11
which is really the most important,
35
106000
2000
que de fato é o mais importante,
02:13
but I'm hoping that at the end of this talk you will conclude
36
108000
2000
mas espero que, ao final desta palestra, vocês concluirão
02:15
that we actually cannot develop effective policy
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110000
2000
que nós não podemos desenvolver medidas efetivas
02:17
unless we really understand how the epidemic works.
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112000
3000
a não ser que nós entendamos realmente como a epidemia funciona.
02:20
And the first thing that I want to talk about,
39
115000
2000
E a primeira coisa sobre a qual quero falar,
02:22
the first thing I think we need to understand is:
40
117000
2000
a primeira coisa que acho que nós precisamos entender é:
02:24
how do people respond to the epidemic?
41
119000
2000
como as pessas respondem à epidemia?
02:26
So AIDS is a sexually transmitted infection, and it kills you.
42
121000
4000
Portanto, AIDS é uma infecção transmitida sexualmente, e mata.
02:30
So this means that in a place with a lot of AIDS,
43
125000
2000
Isto significa que num lugar com muita AIDS,
02:32
there's a really significant cost of sex.
44
127000
2000
há um custo realmente significativo para o sexo.
02:34
If you're an uninfected man living in Botswana, where the HIV rate is 30 percent,
45
129000
4000
Se você for um homem não infectado vivendo em Botswana, onde a taxa de infecção por HIV é de 30%,
02:38
if you have one more partner this year -- a long-term partner, girlfriend, mistress --
46
133000
4000
se você tem um parceiro sexual a mais este ano -- parceiro de longa data, namorada, amante --
02:42
your chance of dying in 10 years increases by three percentage points.
47
137000
4000
a sua chance de morrer dentro de 10 anos aumenta em 3%.
02:46
That is a huge effect.
48
141000
2000
Este é um efeito enorme.
02:48
And so I think that we really feel like then people should have less sex.
49
143000
3000
E imagino que nós realmente achamos que por isso as pessoas deveriam fazer menos sexo.
02:51
And in fact among gay men in the US
50
146000
2000
E de fato, entre homens homossexuais nos Estados Unidos,
02:53
we did see that kind of change in the 1980s.
51
148000
2000
nós vimos uma mudança deste tipo nos anos 80.
02:55
So if we look in this particularly high-risk sample, they're being asked,
52
150000
4000
Portanto, se nós olharmos esta população de alto risco, e perguntarmos a eles,
02:59
"Did you have more than one unprotected sexual partner in the last two months?"
53
154000
3000
"você teve relação não protegida com mais de um parceiro, nos últimos 2 meses?"
03:02
Over a period from '84 to '88, that share drops from about 85 percent to 55 percent.
54
157000
6000
Durante o período 1984 a 1988, esta percentagem diminui de 85 a 55%.
03:08
It's a huge change in a very short period of time.
55
163000
2000
É uma mudança enorme, num período de tempo muito curto.
03:10
We didn't see anything like that in Africa.
56
165000
2000
Nós não vimos nada parecido com isto, na África.
03:12
So we don't have quite as good data, but you can see here
57
167000
3000
Nós não temos dados tão bons, mas vocês podem ver aqui
03:15
the share of single men having pre-marital sex,
58
170000
2000
a quantidade de homens solteiros tendo sexo pré-marital,
03:17
or married men having extra-marital sex,
59
172000
2000
ou homens casados tendo sexo extra-marital,
03:19
and how that changes from the early '90s to late '90s,
60
174000
3000
e como isto muda do inicio dos anos 90 até o fim dos anos 90,
03:22
and late '90s to early 2000s. The epidemic is getting worse.
61
177000
3000
e do fim dos anos 90 para o início dos anos 2000. A epidemia está piorando.
03:25
People are learning more things about it.
62
180000
2000
As pessoas estão aprendendo mais coisas sobre ela...
03:27
We see almost no change in sexual behavior.
63
182000
2000
nós vemos que quase não houve mudança de comportamento sexual.
03:29
These are just tiny decreases -- two percentage points -- not significant.
64
184000
4000
Estas diminuições são mínimas- 2 pontos percentuais -- e não significativas.
03:33
This seems puzzling. But I'm going to argue that you shouldn't be surprised by this,
65
188000
4000
Isto parece confuso, mas vou argumentar que isto não deve nos surpreender.
03:37
and that to understand this you need to think about health
66
192000
3000
E para entender isto, vocês precisam pensar sobre saúde
03:40
the way than an economist does -- as an investment.
67
195000
3000
da maneira como um economista pensa -- como um investimento.
03:43
So if you're a software engineer and you're trying to think about
68
198000
3000
Se você é um engenheiro de software e está tentando pensar se
03:46
whether to add some new functionality to your program,
69
201000
3000
deve adicionar uma nova funcionalidade ao seu programa,
03:49
it's important to think about how much it costs.
70
204000
2000
é importante pensar quanto isto vai custar.
03:51
It's also important to think about what the benefit is.
71
206000
2000
Também é importante pensar sobre qual é o beneficio.
03:53
And one part of that benefit is how much longer
72
208000
2000
E uma parte do benefício é quanto tempo a mais
03:55
you think this program is going to be active.
73
210000
2000
você pensa que este programa vai estar ativo.
03:57
If version 10 is coming out next week,
74
212000
2000
Se a versão 10 está sendo lançada na semana que vem,
03:59
there's no point in adding more functionality into version nine.
75
214000
3000
não há porque adicionar mais uma funcionalidade à versão 9.
04:02
But your health decisions are the same.
76
217000
2000
E suas decisões de saúde são a mesma coisa.
04:04
Every time you have a carrot instead of a cookie,
77
219000
2000
Cada vez que você come uma cenoura ao invés de um biscoito,
04:06
every time you go to the gym instead of going to the movies,
78
221000
3000
cada vez que você vai a ginástica ao invés de ir ao cinema,
04:09
that's a costly investment in your health.
79
224000
2000
é um investimento custoso na sua saúde.
04:11
But how much you want to invest is going to depend
80
226000
2000
O quanto você quer investir depende
04:13
on how much longer you expect to live in the future,
81
228000
2000
de quanto você espera viver, no futuro-
04:15
even if you don't make those investments.
82
230000
2000
mesmo se você não faz estes investimentos.
04:17
AIDS is the same kind of thing. It's costly to avoid AIDS.
83
232000
3000
Com AIDS é a mesma coisa. Custa caro, evitar AIDS.
04:20
People really like to have sex.
84
235000
3000
As pessoas gostam muito de ter sexo.
04:23
But, you know, it has a benefit in terms of future longevity.
85
238000
6000
Mas como você sabe, há um benefício em termos de longevidade futura.
04:29
But life expectancy in Africa, even without AIDS, is really, really low:
86
244000
4000
A expectativa de vida na África, mesmo sem AIDS, é realmente baixa,
04:33
40 or 50 years in a lot of places.
87
248000
3000
40 a 50 anos, em muitos lugares.
04:36
I think it's possible, if we think about that intuition, and think about that fact,
88
251000
4000
Eu acho que é possível, se nós pensarmos sobre aquela intuição e sobre este fato,
04:40
that maybe that explains some of this low behavior change.
89
255000
3000
que talvez isto explique uma parte desta pouca mudança de comportamento.
04:43
But we really need to test that.
90
258000
2000
Mas nós precisamos testar isto.
04:45
And a great way to test that is to look across areas in Africa and see:
91
260000
3000
E uma ótima maneira de testar é observar em várias áreas da África e ver
04:48
do people with more life expectancy change their sexual behavior more?
92
263000
4000
o seguinte: pessoas com uma expectativa de vida maior mudam mais o seu comportamento sexual?
04:52
And the way that I'm going to do that is,
93
267000
2000
E a maneira pela qual nós vamos fazer isto é,
04:54
I'm going to look across areas with different levels of malaria.
94
269000
3000
vamos olhar através de áreas com níveis diferentes de malária.
04:57
So malaria is a disease that kills you.
95
272000
3000
Malária é uma doença que mata.
05:00
It's a disease that kills a lot of adults in Africa, in addition to a lot of children.
96
275000
3000
É uma doença que mata muitos adultos na África, além de matar muitas crianças.
05:03
And so people who live in areas with a lot of malaria
97
278000
3000
E portanto as pessoas que vivem nestas áreas com muita malária,
05:06
are going to have lower life expectancy than people who live in areas with limited malaria.
98
281000
4000
tem uma expectativa de vida menor do que pessoas que vivem em áreas com menos malária.
05:10
So one way to test to see whether we can explain
99
285000
2000
Portanto, uma maneira de testar para ver se conseguimos explicar
05:12
some of this behavior change by differences in life expectancy
100
287000
3000
uma parte desta mudança de comportamento, por diferenças em expectativa de vida,
05:15
is to look and see is there more behavior change
101
290000
3000
é olhando e vendo se há mais mudanças de comportamento
05:18
in areas where there's less malaria.
102
293000
2000
em áreas onde há menos malária.
05:20
So that's what this figure shows you.
103
295000
2000
E isto é o que este gráfico mostra a vocês.
05:22
This shows you -- in areas with low malaria, medium malaria, high malaria --
104
297000
4000
Isto mostra- em áreas onde há pouca, média ou muita malária-
05:26
what happens to the number of sexual partners as you increase HIV prevalence.
105
301000
4000
o que acontece ao número de parceiros sexuais, a medida que aumenta a prevalência de HIV.
05:30
If you look at the blue line,
106
305000
2000
Se vocês olharem para a linha azul,
05:32
the areas with low levels of malaria, you can see in those areas,
107
307000
3000
as áreas que mostram baixos níveis de malária, vocês podem ver nestas áreas,
05:35
actually, the number of sexual partners is decreasing a lot
108
310000
3000
na verdade, o número de parceiros sexuais está diminuindo muito,
05:38
as HIV prevalence goes up.
109
313000
2000
a medida que a prevalência do HIV aumenta.
05:40
Areas with medium levels of malaria it decreases some --
110
315000
2000
Áreas com níveis médios de malária, ha alguma diminuição-
05:42
it doesn't decrease as much. And areas with high levels of malaria --
111
317000
3000
mas não diminui muito. E áreas com níveis altos de malária-
05:45
actually, it's increasing a little bit, although that's not significant.
112
320000
5000
- na verdade, há um pequeno aumento, apesar de não significativo.
05:50
This is not just through malaria.
113
325000
2000
Isto não ocorre somente com malária.
05:52
Young women who live in areas with high maternal mortality
114
327000
3000
Mulheres jovens, em áreas onde há alta mortalidade materna,
05:55
change their behavior less in response to HIV
115
330000
3000
mudam menos o seu comportamento, em resposta ao HIV,
05:58
than young women who live in areas with low maternal mortality.
116
333000
3000
do que mulheres que vivem em áreas de baixa mortalidade materna.
06:01
There's another risk, and they respond less to this existing risk.
117
336000
4000
Há outro risco, e elas respondem menos a este risco existente.
06:06
So by itself, I think this tells a lot about how people behave.
118
341000
3000
Portanto, por si mesmo, acho que este dado fala muito sobre a maneira como as pessoas se comportam.
06:09
It tells us something about why we see limited behavior change in Africa.
119
344000
3000
Ele nos diz algo sobre porque nós vemos pouca mudança de comportamento na África.
06:12
But it also tells us something about policy.
120
347000
2000
Mas ele também nos diz algo sobre política (de saúde).
06:14
Even if you only cared about AIDS in Africa,
121
349000
3000
Mesmo se vocês só se importassem com AIDS, na África,
06:17
it might still be a good idea to invest in malaria,
122
352000
3000
seria uma boa idéia investir em malária,
06:20
in combating poor indoor air quality,
123
355000
2000
em combater má qualidade do ar dentro de casa,
06:22
in improving maternal mortality rates.
124
357000
2000
melhorar níveis de mortalidade materna.
06:24
Because if you improve those things,
125
359000
2000
Porque, se vocês melhorarem estas coisas,
06:26
then people are going to have an incentive to avoid AIDS on their own.
126
361000
4000
as pessoas terão um incentivo para evitar AIDS por si próprias.
06:30
But it also tells us something about one of these facts that we talked about before.
127
365000
4000
Mas isto também nos diz coisas sobre os fatos dos quais nós falamos antes.
06:34
Education campaigns, like the one that the president is focusing on in his funding,
128
369000
4000
Campanhas de educação, como a que o Presidente (dos US) esta focalizando com seu incentivo econômico,
06:38
may not be enough, at least not alone.
129
373000
2000
podem não ser o suficiente. Ao menos, não sozinhas.
06:40
If people have no incentive to avoid AIDS on their own,
130
375000
2000
Se as pessoas não tiverem um incentivo para evitar AIDS por si próprias,
06:42
even if they know everything about the disease,
131
377000
2000
mesmo se elas sabem tudo sobre a doença-
06:44
they still may not change their behavior.
132
379000
2000
elas podem, ainda, não mudar o seu comportamento.
06:46
So the other thing that I think we learn here is that AIDS is not going to fix itself.
133
381000
3000
Portanto uma coisa que eu acho que nós aprendemos mesmo, é que o problema da AIDS não vai se resolver por si próprio.
06:49
People aren't changing their behavior enough
134
384000
2000
As pessoas não estão mudando o seu comportamento o suficiente
06:51
to decrease the growth in the epidemic.
135
386000
3000
para diminuir o crescimento da epidemia.
06:54
So we're going to need to think about policy
136
389000
2000
Portanto, nós vamos precisar pensar sobre política,
06:56
and what kind of policies might be effective.
137
391000
2000
e que tipo de medidas podem ser eficazes.
06:58
And a great way to learn about policy is to look at what worked in the past.
138
393000
3000
E uma maneira ótima de aprender sobre política (de saúde), é ver o que funcionou no passado.
07:01
The reason that we know that the ABC campaign
139
396000
2000
A razão pela qual nós sabemos que a campanha ABC
07:03
was effective in Uganda is we have good data on prevalence over time.
140
398000
3000
foi eficaz em Uganda, é que nós temos bons dados sobre a prevalência ao longo do tempo.
07:06
In Uganda we see the prevalence went down.
141
401000
2000
Em Uganda, vemos que a prevalência diminuiu.
07:08
We know they had this campaign. That's how we learn about what works.
142
403000
3000
Nós sabemos que eles tiveram esta campanha. Foi assim que nós aprendemos sobre o que funciona.
07:11
It's not the only place we had any interventions.
143
406000
2000
Não foi o único lugar onde houveram intervenções.
07:13
Other places have tried things, so why don't we look at those places
144
408000
4000
Outros lugares tentaram coisas, por que não olhamos então estes lugares,
07:17
and see what happened to their prevalence?
145
412000
3000
para ver o que aconteceu à prevalência, lá?
07:20
Unfortunately, there's almost no good data
146
415000
2000
Infelizmente, quase não há bons dados
07:22
on HIV prevalence in the general population in Africa until about 2003.
147
417000
5000
sobre a prevalência de HIV na população em geral, na África, até cerca de 2003.
07:27
So if I asked you, "Why don't you go and find me
148
422000
2000
Portanto, se eu pedisse a voces, "porque não vão pesquisar e me encontram
07:29
the prevalence in Burkina Faso in 1991?"
149
424000
3000
a prevalência em Burkina Faso em 1991?"
07:32
You get on Google, you Google, and you find,
150
427000
3000
Vocês vão ao Google, e encontram-
07:35
actually the only people tested in Burkina Faso in 1991
151
430000
3000
na verdade, as únicas pessoas testadas no Burkina Faso em 1991
07:38
are STD patients and pregnant women,
152
433000
2000
foram os pacientes com DST (Doenças Sexualmente Transmitidas) e mulheres grávidas.
07:40
which is not a terribly representative group of people.
153
435000
2000
O que não é um grupo super representativo.
07:42
Then if you poked a little more, you looked a little more at what was going on,
154
437000
3000
E ai, se vocês fuçassem um pouco mais, olhassem um pouco mais o que estava acontecendo,
07:45
you'd find that actually that was a pretty good year,
155
440000
3000
vocês veriam que este foi na verdade um ano bastante bom.
07:48
because in some years the only people tested are IV drug users.
156
443000
3000
Por que em alguns anos, as únicas pessoas testadas foram os usuários de drogas intra-venosas.
07:51
But even worse -- some years it's only IV drug users,
157
446000
2000
Mas, ainda pior, alguns anos são somente os usuários de drogas intra-venosas,
07:53
some years it's only pregnant women.
158
448000
2000
outros anos são somente as mulheres grávidas.
07:55
We have no way to figure out what happened over time.
159
450000
2000
Nós não temos nenhuma maneira de ver o que aconteceu ao longo do tempo.
07:57
We have no consistent testing.
160
452000
2000
Nós não temos uma metodologia consistente de testes .
07:59
Now in the last few years, we actually have done some good testing.
161
454000
5000
E nos últimos anos, nós na verdade fizemos alguns bons testes.
08:04
In Kenya, in Zambia, and a bunch of countries,
162
459000
3000
No Kenia, em Zâmbia, e num punhado de países,
08:07
there's been testing in random samples of the population.
163
462000
3000
testes tem sido feitos em amostras aleatórias da população.
08:10
But this leaves us with a big gap in our knowledge.
164
465000
3000
Mas isto nos deixa com um grande furo em nosso conhecimento.
08:13
So I can tell you what the prevalence was in Kenya in 2003,
165
468000
3000
Portanto, posso dizer a vocês qual foi a prevalência no Kenia em 2003,
08:16
but I can't tell you anything about 1993 or 1983.
166
471000
3000
mas não posso dizer nada sobre 1993 ou 1983.
08:19
So this is a problem for policy. It was a problem for my research.
167
474000
4000
Portanto este é um problema para políticas de saúde. Era um problema para a minha pesquisa.
08:23
And I started thinking about how else might we figure out
168
478000
4000
E comecei a pensar em outras maneiras de vermos
08:27
what the prevalence of HIV was in Africa in the past.
169
482000
2000
qual era a prevalência do HIV na África, no passado.
08:29
And I think that the answer is, we can look at mortality data,
170
484000
4000
E acho que a resposta é, nós podemos olhar os dados de mortalidade,
08:33
and we can use mortality data to figure out what the prevalence was in the past.
171
488000
4000
e podemos usar dados de mortalidade para entender qual a prevalência no passado.
08:37
To do this, we're going to have to rely on the fact
172
492000
2000
Para fazer isto, nós precisaremos confiar no fato
08:39
that AIDS is a very specific kind of disease.
173
494000
2000
de que AIDS é uma doença bem específica.
08:41
It kills people in the prime of their lives.
174
496000
2000
Ela mata pessoas no melhor período de suas vidas.
08:43
Not a lot of other diseases have that profile. And you can see here --
175
498000
3000
Não há muitas doenças com este perfil. E vocês podem ver aqui,
08:46
this is a graph of death rates by age in Botswana and Egypt.
176
501000
4000
este é um gráfico de taxas de mortalidade por idade, em Botswana e no Egito.
08:50
Botswana is a place with a lot of AIDS,
177
505000
2000
Botswana é um lugar com muita AIDS,
08:52
Egypt is a place without a lot of AIDS.
178
507000
2000
e o Egito é um lugar que não tem muita AIDS.
08:54
And you see they have pretty similar death rates among young kids and old people.
179
509000
3000
E vocês podem ver que há taxas de mortalidade bastante similares entre crianças bem jovens e velhos.
08:57
That suggests it's pretty similar levels of development.
180
512000
3000
Isto sugere níveis similares de desenvolvimento.
09:00
But in this middle region, between 20 and 45,
181
515000
3000
Mas nesta região no meio, entre 20 e 45 anos,
09:03
the death rates in Botswana are much, much, much higher than in Egypt.
182
518000
4000
as taxas de mortalidade em Botswana são muito, muito maiores do que no Egito.
09:07
But since there are very few other diseases that kill people,
183
522000
4000
Como há pouquíssimas outras doenças que matam pessoas
09:11
we can really attribute that mortality to HIV.
184
526000
3000
nós podemos, na verdade, atribuir esta mortalidade ao HIV.
09:14
But because people who died this year of AIDS got it a few years ago,
185
529000
4000
Mas como as pessoas que morreram de AIDS neste ano foram contaminadas há alguns anos atrás,
09:18
we can use this data on mortality to figure out what HIV prevalence was in the past.
186
533000
5000
nós podemos usar estes dados de mortalidade para ter uma idéia de qual era a prevalência, no passado.
09:23
So it turns out, if you use this technique,
187
538000
2000
Ocorre que, se vocês usarem esta técnica,
09:25
actually your estimates of prevalence are very close
188
540000
2000
na verdade a estimativa de prevalência se aproxima muito
09:27
to what we get from testing random samples in the population,
189
542000
3000
do que nós obtemos testando amostras aleatórias da população.
09:30
but they're very, very different than what UNAIDS tells us the prevalences are.
190
545000
5000
Mas elas são muito, muito diferentes do que a UNAIDS nos diz sobre prevalência.
09:35
So this is a graph of prevalence estimated by UNAIDS,
191
550000
3000
Este é o gráfico da prevalência estimada pela UNAIDS,
09:38
and prevalence based on the mortality data
192
553000
2000
e a prevalência estimada a partir dos dados de mortalidade
09:40
for the years in the late 1990s in nine countries in Africa.
193
555000
4000
para o final dos anos 90, em 9 países da África.
09:44
You can see, almost without exception,
194
559000
2000
Vocês podem ver que quase sem exceção
09:46
the UNAIDS estimates are much higher than the mortality-based estimates.
195
561000
4000
a estimativa da UNAIDS é muito mais alta que a estimativa baseada na mortalidade.
09:50
UNAIDS tell us that the HIV rate in Zambia is 20 percent,
196
565000
4000
A UNAIDS nos diz que a taxa de HIV em Zâmbia é de 20%,
09:54
and mortality estimates suggest it's only about 5 percent.
197
569000
4000
e a estimativa de mortalidade sugere que é de cerca de 5%.
09:58
And these are not trivial differences in mortality rates.
198
573000
3000
E estas não são, vocês sabem, diferenças triviais em taxa de mortalidade.
10:01
So this is another way to see this.
199
576000
2000
Portanto esta é uma outra maneira de ver isto.
10:03
You can see that for the prevalence to be as high as UNAIDS says,
200
578000
2000
Vocês podem ver que para a prevalência ser tão alta quanto a UNAIDS diz,
10:05
we have to really see 60 deaths per 10,000
201
580000
2000
nós deveríamos ver 60 mortes por 10 000,
10:07
rather than 20 deaths per 10,000 in this age group.
202
582000
4000
ao invés de 20 por 10 000, nesta faixa etária.
10:11
I'm going to talk a little bit in a minute
203
586000
2000
Eu vou falar um pouco, daqui ha um minutinho,
10:13
about how we can use this kind of information to learn something
204
588000
3000
sobre como nós podemos usar este tipo de informação para aprender algo,
10:16
that's going to help us think about the world.
205
591000
2000
que vai nos auxiliar a pensar sobre o mundo.
10:18
But this also tells us that one of these facts
206
593000
2000
Mas isto também nos diz que um destes fatos
10:20
that I mentioned in the beginning may not be quite right.
207
595000
3000
que mencionei no início, pode não estar bem certo.
10:23
If you think that 25 million people are infected,
208
598000
2000
Se vocês pensam que 25 milhões de pessoas estão infectadas,
10:25
if you think that the UNAIDS numbers are much too high,
209
600000
3000
se vocês acham que os números da UNAIDS são altos demais,
10:28
maybe that's more like 10 or 15 million.
210
603000
2000
que talvez seja mais algo em torno de 10 ou 15 milhões.
10:30
It doesn't mean that AIDS isn't a problem. It's a gigantic problem.
211
605000
4000
Isto não significa que a AIDS não seja um problema. É um problema gigantesco.
10:34
But it does suggest that that number might be a little big.
212
609000
4000
Mas isto também sugere que aquele número pode ser um pouco grande.
10:38
What I really want to do, is I want to use this new data
213
613000
2000
O que realmente quero fazer é usar estes dados novos,
10:40
to try to figure out what makes the HIV epidemic grow faster or slower.
214
615000
4000
para entender o que faz a epidemia de AIDS crescer de forma mais rápida ou mais lenta.
10:44
And I said in the beginning, I wasn't going to tell you about exports.
215
619000
3000
E eu disse, no início, que não iria falar sobre exportações.¥
10:47
When I started working on these projects,
216
622000
2000
Quando comecei a trabalhar nestes projetos,
10:49
I was not thinking at all about economics,
217
624000
2000
não estava pensando em economia,
10:51
but eventually it kind of sucks you back in.
218
626000
3000
mas no final ela acaba sugando você de volta para ela.
10:54
So I am going to talk about exports and prices.
219
629000
3000
e portanto eu vou falar de exportação e preços.
10:57
And I want to talk about the relationship between economic activity,
220
632000
3000
Eu quero falar sobre a relação entre atividade econômica,
11:00
in particular export volume, and HIV infections.
221
635000
4000
em particular o volume de exportação, e infecções por HIV.
11:04
So obviously, as an economist, I'm deeply familiar
222
639000
4000
Obviamente, como economista, estou profundamente familiarizada
11:08
with the fact that development, that openness to trade,
223
643000
2000
com o fato de que desenvolvimento, abertura ao comércio,
11:10
is really good for developing countries.
224
645000
2000
é algo realmente bom para países em desenvolvimento.
11:12
It's good for improving people's lives.
225
647000
3000
É bom para melhorar a vida de todo o mundo.
11:15
But openness and inter-connectedness, it comes with a cost
226
650000
2000
Mas abertura e inter-conexão são acompanhadas de um custo
11:17
when we think about disease. I don't think this should be a surprise.
227
652000
3000
quando nós pensamos a respeito de doenças. Eu acho que isto não é uma surpresa.
11:20
On Wednesday, I learned from Laurie Garrett
228
655000
2000
Na quarta-feira, eu aprendi com a Laurie Garret,
11:22
that I'm definitely going to get the bird flu,
229
657000
2000
que eu, definitivamente, vou ter a gripe aviária,
11:24
and I wouldn't be at all worried about that
230
659000
3000
mas eu não precisaria me preocupar em nada com isto,
11:27
if we never had any contact with Asia.
231
662000
3000
se nós não tivéssemos nenhum contato com a Asia.
11:30
And HIV is actually particularly closely linked to transit.
232
665000
4000
O HIV é particularmente ligado ao transito (de pessoas).
11:34
The epidemic was introduced to the US
233
669000
2000
A epidemia foi introduzida nos US
11:36
by actually one male steward on an airline flight,
234
671000
4000
por um comissário de bordo de uma linha de aviação,
11:40
who got the disease in Africa and brought it back.
235
675000
2000
que contraiu a doença na África, e a trouxe de volta.
11:42
And that was the genesis of the entire epidemic in the US.
236
677000
3000
E esta foi a gênese de toda a epidemia nos US.
11:45
In Africa, epidemiologists have noted for a long time
237
680000
4000
Na África, os epidemiologistas tem visto já há bastante tempo,
11:49
that truck drivers and migrants are more likely to be infected than other people.
238
684000
4000
que motoristas de caminhão e migrantes tendem a ser mais infectados do que outras pessoas.
11:53
Areas with a lot of economic activity --
239
688000
2000
Áreas com muita atividade econômica-
11:55
with a lot of roads, with a lot of urbanization --
240
690000
3000
com muitas estradas, muita urbanização,
11:58
those areas have higher prevalence than others.
241
693000
2000
estas áreas tem uma prevalência mais alta que outras.
12:00
But that actually doesn't mean at all
242
695000
2000
Mas isto não significa, absolutamente,
12:02
that if we gave people more exports, more trade, that that would increase prevalence.
243
697000
4000
que se nós proporcionamos mais exportações, mais comércio às pessoas, isto vai aumentar a prevalência.
12:06
By using this new data, using this information about prevalence over time,
244
701000
4000
Usando estes dados novos, esta informação sobre prevalência ao longo do tempo,
12:10
we can actually test that. And so it seems to be --
245
705000
4000
nós podemos na verdade testar isto. E parece-
12:14
fortunately, I think -- it seems to be the case
246
709000
2000
felizmente, acho -- parece ser o caso,
12:16
that these things are positively related.
247
711000
2000
que estas coisas estão relacionadas positivamente.
12:18
More exports means more AIDS. And that effect is really big.
248
713000
4000
Mais exportações significa mais AIDS. E este efeito é realmente grande.
12:22
So the data that I have suggests that if you double export volume,
249
717000
4000
Portanto os dados que eu tenho sugerem que, se vocês dobram o volume de exportações,
12:26
it will lead to a quadrupling of new HIV infections.
250
721000
5000
isto leva a uma quadruplicação de novas infecções por HIV,
12:31
So this has important implications both for forecasting and for policy.
251
726000
3000
Isto tem implicações importantes para as previsões e políticas de saúde.
12:34
From a forecasting perspective, if we know where trade is likely to change,
252
729000
4000
Do ponto de vista de planejamento, se nós soubermos onde o comércio provavelmente vai mudar,
12:38
for example, because of the African Growth and Opportunities Act
253
733000
3000
por exemplo, por causa do Ato de Crescimento e Oportunidades da África,
12:41
or other policies that encourage trade,
254
736000
2000
ou de outras políticas que encorajem o comércio,
12:43
we can actually think about which areas are likely to be heavily infected with HIV.
255
738000
5000
nós podemos na verdade pensar sobre as áreas que serão provavelmente infectadas de forma intensa com HIV.
12:48
And we can go and we can try to have pre-emptive preventive measures there.
256
743000
6000
E nós podemos ir e tentar ter medidas preventivas para impedir isto, lá.
12:54
Likewise, as we're developing policies to try to encourage exports,
257
749000
3000
Da mesma forma, enquanto estamos tentando desenvolver políticas para encorajar as exportações,
12:57
if we know there's this externality --
258
752000
2000
se nós soubermos que há esta externalidade --
12:59
this extra thing that's going to happen as we increase exports --
259
754000
2000
esta coisa adicional, que vai acontecer quando aumentarmos as exportações --
13:01
we can think about what the right kinds of policies are.
260
756000
3000
nós podemos pensar em quais são as políticas certas.
13:04
But it also tells us something about one of these things that we think that we know.
261
759000
3000
Mas isto também nos diz algo sobre uma destas coisas que achamos que sabemos.
13:07
Even though it is the case that poverty is linked to AIDS,
262
762000
3000
Mesmo que seja o caso da pobreza estar ligada à AIDS,
13:10
in the sense that Africa is poor and they have a lot of AIDS,
263
765000
3000
e neste sentido, a África é pobre e tem muita AIDS,
13:13
it's not necessarily the case that improving poverty -- at least in the short run,
264
768000
4000
não é necessariamente o caso de, em se melhorando a pobreza -- ao menos a curto prazo --
13:17
that improving exports and improving development --
265
772000
2000
melhorando as exportações e o desenvolvimento,
13:19
it's not necessarily the case that that's going to lead
266
774000
2000
não é necessariamente isto o que vai levar
13:21
to a decline in HIV prevalence.
267
776000
2000
ao declínio da prevalência do HIV.
13:24
So throughout this talk I've mentioned a few times
268
779000
2000
Portanto, ao longo desta exposição mencionei algumas vezes
13:26
the special case of Uganda, and the fact that
269
781000
2000
o caso especial de Uganda, e o fato de que
13:28
it's the only country in sub-Saharan Africa with successful prevention.
270
783000
4000
é o único país da África sub-Sahariana com prevenção bem sucedida.
13:32
It's been widely heralded.
271
787000
2000
Ele foi amplamente divulgado.
13:34
It's been replicated in Kenya, and Tanzania, and South Africa and many other places.
272
789000
6000
Foi replicado no Kenia e Tanzânia, e na África do Sul e muitos outros lugares.
13:40
But now I want to actually also question that.
273
795000
4000
Mas agora quero questionar isto.
13:44
Because it is true that there was a decline in prevalence
274
799000
3000
Por que é verdade que houve um declínio na prevalência
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in Uganda in the 1990s. It's true that they had an education campaign.
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802000
4000
em Uganda nos anos 90. É verdade que eles tiveram uma campanha de educação.
13:51
But there was actually something else that happened in Uganda in this period.
276
806000
6000
Mas na realidade há algo a mais que aconteceu em Uganda neste período.
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There was a big decline in coffee prices.
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812000
2000
Houve uma grande queda no preço do café.
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Coffee is Uganda's major export.
278
814000
2000
Café é o principal produto de exportação de Uganda.
14:01
Their exports went down a lot in the early 1990s -- and actually that decline lines up
279
816000
5000
A exportação caiu muito no inicio dos anos 90 -- e na verdade o declínio se alinha
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really, really closely with this decline in new HIV infections.
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821000
4000
de forma realmente muito, muito próxima com o declínio em novas infecções por HIV.
14:10
So you can see that both of these series --
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825000
3000
Portanto vocês podem ver que em ambas as séries-
14:13
the black line is export value, the red line is new HIV infections --
282
828000
3000
a linha preta é valor de exportações, a linha vermelha as novas infecções por HIV --
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you can see they're both increasing.
283
831000
2000
vocês podem ver que ambas estão crescendo.
14:18
Starting about 1987 they're both going down a lot.
284
833000
2000
A partir de 1987, ambas diminuem muito.
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And then actually they track each other
285
835000
2000
E a partir daí, elas seguem uma a outra,
14:22
a little bit on the increase later in the decade.
286
837000
2000
tendendo um pouquinho a aumentar no final da década.
14:24
So if you combine the intuition in this figure
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839000
2000
E se vocês combinarem a intuição e este gráfico
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with some of the data that I talked about before,
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841000
3000
com outros dados sobre os quais falei antes,
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it suggests that somewhere between 25 percent and 50 percent
289
844000
4000
isto sugere que entre 25 a 50%
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of the decline in prevalence in Uganda
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848000
2000
do declínio na prevalência em Uganda
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actually would have happened even without any education campaign.
291
850000
4000
teria, na verdade, acontecido mesmo sem nenhuma campanha de educação.
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But that's enormously important for policy.
292
854000
2000
Mas isto é de uma importância enorme para a política de saúde.
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We're spending so much money to try to replicate this campaign.
293
856000
2000
Nós estamos gastando tanto dinheiro tentando replicar esta campanha,
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And if it was only 50 percent as effective as we think that it was,
294
858000
3000
e se ela teve uma efetividade de somente 50% do que nós pensamos,
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then there are all sorts of other things
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861000
2000
então há uma série de outras coisas
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maybe we should be spending our money on instead.
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863000
2000
nas quais nós deveríamos estar gastando o nosso dinheiro.
14:50
Trying to change transmission rates by treating other sexually transmitted diseases.
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865000
4000
Tentando mudar as taxas de transmissão, através do tratamento de outras doenças sexualmente transmitidas.
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Trying to change them by engaging in male circumcision.
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869000
2000
Tentando mudá-las, através de engajamento em circuncisão masculina.
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There are tons of other things that we should think about doing.
299
871000
2000
Há milhares de outras coisas que nós deveríamos estar pensando em fazer.
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And maybe this tells us that we should be thinking more about those things.
300
873000
4000
E talvez isto nos diga que nós deveríamos estar pensando sobre estas coisas.
15:02
I hope that in the last 16 minutes I've told you something that you didn't know about AIDS,
301
877000
5000
Espero que nos últimos 16 minutos eu tenha dito a vocês algo que vocês não sabiam sobre AIDS,
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and I hope that I've gotten you questioning a little bit
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882000
2000
e espero ter feito vocês questionarem um pouco
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some of the things that you did know.
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884000
2000
algumas das coisas que vocês sabiam de fato.
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And I hope that I've convinced you maybe
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886000
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E espero ter convencido vocês que talvez
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that it's important to understand things about the epidemic
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888000
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seja importante compreender coisas sobre a epidemia,
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in order to think about policy.
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890000
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para poder pensar em política de saúde.
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But more than anything, you know, I'm an academic.
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893000
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Mas acima de tudo, vocês sabem, sou uma acadêmica,
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And when I leave here, I'm going to go back
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895000
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e quando eu partir daqui, vou voltar
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and sit in my tiny office, and my computer, and my data.
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897000
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e sentar no meu escritoriozinho, com meu computador e meus dados-
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And the thing that's most exciting about that
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900000
2000
e a coisa mais excitante sobre isto
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is every time I think about research, there are more questions.
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902000
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é que cada vez que eu penso sobre pesquisa, há mais questões.
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There are more things that I think that I want to do.
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905000
2000
Há mais coisas que penso que quero fazer.
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And what's really, really great about being here
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907000
2000
E o que é realmente genial em estar aqui,
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is I'm sure that the questions that you guys have
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909000
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é que tenho certeza que as questões que vocês tem
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are very, very different than the questions that I think up myself.
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são muito, muito diferentes das questões que eu penso por mim própria.
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And I can't wait to hear about what they are.
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914000
2000
E estou ansiosa para ouvir quais são estas questões.
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So thank you very much.
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916000
2000
Muito obrigada.
ABOUT THE SPEAKER
Emily Oster - Assumption-busting economistEmily Oster, a University of Chicago economist, uses the dismal science to rethink conventional wisdom, from her Harvard doctoral thesis that took on famed economist Amartya Sen to her recent work debunking assumptions on HIV prevalence in Africa.
Why you should listen
Emily Oster, an Assistant Professor of Economics at the University of Chicago, has a history of rethinking conventional wisdom.
Her Harvard doctoral thesis took on famed economist Amartya Sen and his claim that 100 million women were statistically missing from the developing world. He blamed misogynist medical care and outright sex-selective abortion for the gap, but Oster pointed to data indicating that in countries where Hepetitis B infections were higher, more boys were born. Through her unorthodox analysis of medical data, she accounted for 50% of the missing girls. Three years later, she would publish another paper amending her findings, stating that, after further study, the relationship between Hepetitis B and missing women was not apparent. This concession, along with her audacity to challenge economic assumptions and her dozens of other influential papers, has earned her the respect of the global academic community.
She's also investigated the role of bad weather in the rise in witchcraft trials in Medieval Europe and what drives people to play the Powerball lottery. Her latest target: busting assumptions on HIV in Africa.
And she's an advice columnist too >>
Emily Oster | Speaker | TED.com